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# Algoritmos integrados de SageMaker AI para la visión artificial
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SageMaker AI proporciona algoritmos de procesamiento de imágenes que se utilizan para la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la visión artificial.
+ [Clasificación de imágenes - MXNet](image-classification.md): usa datos de ejemplo con respuestas (conocido como *algoritmo supervisado*). Utilice este algoritmo para clasificar imágenes.
+ [Clasificación de imágenes - TensorFlow](image-classification-tensorflow.md): usa modelos de TensorFlow Hub previamente entrenados para ajustarlos a tareas específicas (lo que se denomina *algoritmo supervisado*). Utilice este algoritmo para clasificar imágenes.
+ [Detección de objetos - MXNet](object-detection.md): detecta y clasifica los objetos de las imágenes mediante una única red neuronal profunda. Es un algoritmo de aprendizaje supervisado que toma como entrada e identifica todas las instancias de objetos dentro de la escena de una imagen.
+ [Detección de objetos - TensorFlow](object-detection-tensorflow.md): detecta los cuadros delimitadores y las etiquetas de los objetos de una imagen. Es un algoritmo de aprendizaje supervisado para el aprendizaje por transferencia con modelos prentrenados disponibles de TensorFlow.
+ [Algoritmo de segmentación semántica](semantic-segmentation.md): proporciona un sistema de nivel de píxel detallado para desarrollar aplicaciones de visión artificial.


| Nombre de algoritmo | Nombre de canal | Modo de entrada de capacitación | Tipo de archivo | Clase de instancia | Paralelizable | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| Image Classification - MXNet | capacitación y validación, (opcional) train\$1lst, validation\$1lst y modelo | Archivo o canalización | recordIO o archivos de imagen (.jpg o .png)  | GPU | Sí | 
| Image Classification - TensorFlow | entrenamiento y validación | Archivos | archivos de imagen (.jpg, .jpeg o.png)  | CPU o GPU | Sí (solo en múltiples GPU en una sola instancia) | 
| Detección de objetos | capacitación y validación, (opcional) train\$1annotation, validation\$1annotation y modelo | Archivo o canalización | recordIO o archivos de imagen (.jpg o .png)  | GPU | Sí | 
| Detección de objetos - TensorFlow | entrenamiento y validación | Archivos | archivos de imagen (.jpg, .jpeg o.png)  | GPU | Sí (solo en múltiples GPU en una sola instancia) | 
| Segmentación semántica | capacitación y validación, train\$1annotation, validation\$1annotation y (opcional) label\$1map y modelo | Archivo o canalización | Archivos de imagen | GPU (solo instancia única) | No |