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Entrenar un modelo de IA con Colab, Yolo11 y Roboflow en 2025

🚀 Detectando Placas Vehiculares en Colombia con YOLO11 y Roboflow | Tutorial Completo En este video, te muestro paso a paso cómo implementar un modelo de detección de placas vehiculares usando YOLO11 y el dataset de Roboflow. Perfecto para proyectos de visión por computadora, inteligencia artificial o sistemas de seguridad. 🔍 Qué aprenderás: -Cómo configurar Roboflow para descargar datasets personalizados (¡incluido uno para placas colombianas! 🚗). -Entrenar un modelo YOLO desde cero en Google Colab. -Visualizar métricas clave (pérdida, mAP, precisión) con gráficos interactivos. -Realizar inferencias en imágenes y analizar resultados (bounding boxes, confianza). -Exportar y descargar tu modelo entrenado para usarlo en producción. 🛠 Tecnologías utilizadas: •YOLO11 (Ultralytics) para detección de objetos. https://docs.ultralytics.com/models/y... •Roboflow para gestión de datasets. https://roboflow.com/ •Python con bibliotecas como Pandas, Matplotlib y PIL. •Entorno de Google Colab (¡gratis y con GPU!). 📂 Código y recursos: Enlace al repositorio del proyecto: https://github.com/oaacUis/tesis-colo... Colab utilizado: https://colab.research.google.com/dri... Dataset de Roboflow: https://universe.roboflow.com/kappsai... 💡 Aplicaciones prácticas: Sistemas de seguridad vehicular. Automatización de peajes o parqueaderos. Proyectos académicos o de investigación en IA. ⚠️ Tips importantes: Ajusta el batch_size según la capacidad de tu GPU. Verifica siempre las rutas de archivos y dependencias. Usa los gráficos de métricas para evitar overfitting. 👇 ¿Preguntas o sugerencias? Déjalas en los comentarios. #YOLO #VisiónPorComputadora #Roboflow #Python #InteligenciaArtificial