Name: Deep Learning en la automatización de puntos de venta: Retos, innovaciones y tendencias. Exploración del impacto en la eficacia, la precisión y los desarrollos futuros
SKU: 65856600
Price: 2013.00 UYU
Availability: InStock
Author: Xiaoyan Dai
ISBN: 9786208889869

portada Deep Learning en la automatización de puntos de venta: Retos, innovaciones y tendencias. Exploración del impacto en la eficacia, la precisión y los desarrollos futuros

Deep Learning en la automatización de puntos de venta: Retos, innovaciones y tendencias. Exploración del impacto en la eficacia, la precisión y los desarrollos futuros

Formato

Libro Físico

Editorial

Ediciones Nuestro Conocimiento

Autor

Xiaoyan Dai

Año

2025

Idioma

Español

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22x15 cm

ISBN13

9786208889869

Deep Learning en la automatización de puntos de venta: Retos, innovaciones y tendencias. Exploración del impacto en la eficacia, la precisión y los desarrollos futuros

Xiaoyan Dai (Autor) · Ediciones Nuestro Conocimiento · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Deep Learning en la automatización de puntos de venta: Retos, innovaciones y tendencias. Exploración del impacto en la eficacia, la precisión y los desarrollos futuros"

El aprendizaje profundo ha revolucionado la visión por ordenador, impulsando la automatización en sectores como el comercio minorista. El reconocimiento de objetos mediante Inteligencia Artificial (IA) está transformando la automatización de los puntos de venta, mejorando la velocidad, la precisión y la eficiencia de las transacciones. Sin embargo, sigue habiendo desafíos, como el reconocimiento de códigos de barras en condiciones difíciles y la optimización de los modelos de IA para el rendimiento en tiempo real.Este libro explora cómo el aprendizaje profundo mejora la automatización de POS, centrándose en el reconocimiento de códigos de barras y la identificación de ventas con descuento. Abarca la evolución de los sistemas de punto de venta, el papel de la IA en el comercio minorista y las técnicas avanzadas de detección de códigos de barras, incluidos los modelos de aprendizaje profundo y el aumento de datos sintéticos a reales. El libro también analiza el reconocimiento de ventas con descuento basado en IA, el diseño del sistema y los resultados experimentales.Más allá de las soluciones técnicas, el libro aborda los desafíos de implementación, como la integración de hardware, el equilibrio entre el procesamiento de IA en la nube y en los bordes, y la optimización de modelos para su uso en tiempo real. También examina tendencias emergentes como el aprendizaje autosupervisado, la adaptación de dominios y las aplicaciones en logística y almacenes automatizados.

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