En este articulo exploramos como el aprendizaje con pocas muestras potencia la clasificacion de imagenes en sistemas UAV y en teledeteccion satelital destacando la importancia de la inteligencia artificial explicable y los desafios emergentes
El enfoque few shot learning permite entrenar modelos de vision por computadora con conjuntos de datos reducidos optimizando la eficiencia y mejorando la precision en entornos remotos donde la recoleccion de datos extensos es costosa o compleja Ademas la inteligencia artificial explicable facilita la interpretabilidad de los resultados favoreciendo la confianza en aplicaciones criticas
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Entre los desafios futuros se identifican la integracion de datos multisensoriales la optimizacion de algoritmos bajo restricciones de hardware y la mejora continua de las tecnicas de explicabilidad para procesos automatizados Al combinar few shot learning con tecnologias emergentes se abre un escenario de oportunidades para la deteccion y clasificacion automatica de objetos en entornos aereos y terrestres confiables y seguros
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