Creo que esta es una pregunta muy interesante.
Sin embargo, no estoy seguro de tener una buena respuesta para ti.
Podría pensarlo de esta manera: el aprendizaje automático es principalmente para procesar y refinar datos; AR y VR tienen más que ver con la visualización de datos. En otras palabras, ML podría convertirse en una parte cada vez más importante de la tubería detrás de escena.
- ¿Cómo cambiará Google Brain el futuro de la búsqueda?
- ¿Cuál es la fortaleza y la debilidad del departamento de CS de Caltech, especialmente en el área de Machine Learning?
- ¿Qué tan efectivo es usar medidas simples de correlación en la selección de características?
- Como proyecto de graduación, elegimos hacerlo en el análisis de sentimientos de Twitter, tenemos algunos conceptos básicos de ML obtenidos de los MOOC, ¿a dónde deberíamos ir después?
- Cómo verificar si el objeto de una imagen existe en otra imagen
También vale la pena pensar en la realidad aumentada y virtual por separado, ya que sus casos de uso a menudo son muy diferentes.
Las aplicaciones pueden incluir:
- aprendizaje automático para diversas formas de visión por computadora (reconocimiento de objetos y escenas para AR), incluida la detección de características para el seguimiento (AR o VR);
- ML para reconocimiento de patrones para ayudar a presentar primero la información más pertinente;
- ML para el análisis de datos de la información que se recopila en tiempo real (esto es lo mismo que los otros dos puntos realmente y posiblemente más relevante para AR).
Más allá del seguimiento, estoy menos seguro sobre los usos de ML en la realidad virtual. Y eso probablemente significa que hay más oportunidades allí.
También puede encontrar este podcast interesante.
