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La inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como el motor impulsor de la revolución digital en el siglo XXI, desempeñando un papel crucial en las aplicaciones de visión por computadora. En este contexto, el manejo eficaz de grandes volúmenes de datos y el desarrollo de pipelines de datos eficientes son esenciales para garantizar un entrenamiento óptimo de los modelos de IA. En particular, los modelos de aprendizaje profundo requieren ingentes cantidades de datos de imágenes etiquetadas para lograr niveles efectivos de aprendizaje y razonamiento. De ahí la relevancia de contar con pipelines de procesamiento de imágenes bien estructurados y escalables, que aseguren un entrenamiento con datos de alta calidad, minimizando errores y optimizando el rendimiento general del modelo.


Las aplicaciones de IA que dependen de imágenes son conocidas por su insaciable demanda de datos, ya que tareas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos o el reconocimiento facial precisan millones de imágenes para ser eficaces. Antes de su uso en el entrenamiento, estas imágenes necesitan ser sometidas a un preprocesamiento que puede agregar tareas como el cambio de tamaño, la normalización y, frecuentemente, la augmentación de datos.