Visión general
De qué trata este proyecto.
Entrena un U-Net ligero para segmentar hojas de olivo enfermas y clasifica patologías. Obtén un certificado verificable.
El escenario
La cooperativa (alrededor de 1.100 socios, planta de prensado con 80 personas en temporada) gestiona unas 6.500 hectáreas; detectar enfermedades 2 semanas antes salva alrededor del 40% del daño en una parcela media.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Conseguir Dice > 0,75 en segmentación y F1 macro > 0,72 en clasificación de enfermedad sobre el holdout.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Entrenar una U-Net para segmentación binaria
- Aplicar augmentations apropiadas (color jitter, flips)
- Evaluar segmentación y clasificación con métricas estándar
- Diseñar un experimento simple pero reproducible
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Alineación con asignaturas próximamente.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Semantic Segmentation
Apply semantic segmentation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Cnn
Apply cnn to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Deep Learning
Design and train neural networks for complex pattern recognition tasks.
- Pytorch
Apply pytorch to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Data Augmentation
Apply data augmentation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniero de Visión por Computadora
U-Net + clasificación es el flujo típico que un CV engineer junior construye en proyectos agroindustriales.
Este proyecto afina
- semantic-segmentation
- cnn
- deep-learning
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Entrenar, evaluar y comunicar un modelo de visión con métricas honestas es trabajo cotidiano del MLE junior.
Este proyecto afina
- deep-learning
- pytorch
- model-evaluation