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En este video, Shrini discute el mejor método para evaluar la segmentación semántica, centrándose en el enfoque de intersección sobre unión (IoU). La segmentación semántica implica clasificar píxeles individuales en una imagen, en lugar de categorizar toda la imagen como, por ejemplo, un gato o un perro. El tutorial destaca la importancia de esta técnica utilizando un ejemplo de una muestra de roca con varios minerales. Shrini critica la precisión como una métrica para la evaluación, señalando que no es efectiva en casos de desequilibrio de clases, que a menudo ocurre en problemas de múltiples clases encontrados en escenarios del mundo real. Por lo tanto, enfatiza la necesidad de métodos de evaluación más precisos en estos contextos.
