Clasificación de Imágenes con IA en Azure
Implementación end-to-end en cinco fases: descubrimiento y arquitectura cloud, preparación de datos, desarrollo y entrenamiento (CNN/ResNet) en Azure Machine Learning, validación/documentación y despliegue productivo con MLOps.
Arquitectura Cloud
Azure ML + Storage + orquestación. Entornos de QA y Productivo desde el inicio para facilitar MLOps.
Datos de Calidad
Recolección, limpieza, etiquetado/anotación y augmentation para robustez y generalización.
Entrenamiento y Despliegue
Modelos CNN/ResNet optimizados, evaluación iterativa y endpoint escalable (AKS/ACI).
Fases del proyecto
1) Descubrimiento, Alcance y Planeación
Definir alcance (clases de imágenes, métricas de éxito), requisitos funcionales/no funcionales y arquitectura técnica en Azure (Azure Machine Learning, Azure Storage).
Objetivo: Documento de Alcance (SOW) y Entorno Cloud inicial configurado.
- Reuniones para análisis detallado
- Análisis de situación actual del portal
- Esquema de integración entre aplicaciones
- Definición de arquitectura en la nube
- Entorno cloud productivo y de pruebas
2) Adquisición y Preparación de Datos
Recolección, limpieza, etiquetado/anotación y aumento (data augmentation) del conjunto de datos.
Objetivo: Dataset de alta calidad listo para entrenamiento.
- Revisión de diversidad y completitud del catálogo
- Validación del formato y estructura de los datos
- Confirmación de cobertura del dataset previo al entrenamiento
El cliente debe entregar previamente:
- Conjunto de imágenes correctamente estructurado y etiquetado.
- Mínimo de 10 a 12 imágenes por clase para análisis inicial.
- Separación en bloques de entrenamiento, prueba y validación.
- Clasificación de todos los tipos de casos posibles (quebrados, destruidos, incompletos, etc.).
3) Desarrollo y Entrenamiento del Modelo
Selección de algoritmos (CNN/ResNet), entrenamiento en Azure ML, optimización de hiperparámetros y evaluación iterativa.
Objetivo: Modelo entrenado cumpliendo las métricas de precisión definidas.
4) Pruebas y Validación
Pruebas de carga y rendimiento, UAT y transferencia de conocimiento.
Objetivo: Solución validada, estable y documentada.
5) Despliegue (MLOps) e Integración
Despliegue del modelo como endpoint escalable (AKS/ACI) e integración con la aplicación de destino (API REST).
Objetivo: Modelo operativo en producción sobre Azure.
De acuerdo con muestreos a nivel internacional, el promedio de reconocimiento de imágenes alcanza un 97% de precisión, sujeto a la calidad, diversidad y robustez de las imágenes entregadas por el cliente.
💡 Sugerencia sujeta a prueba de concepto.
Arquitectura de referencia en Azure
Pipeline de datos y entrenamiento en Azure ML; almacenamiento en Azure Storage; despliegue en AKS/ACI y consumo vía API REST. Seguridad, observabilidad y versionado de modelos incluidos en el diseño.
Escalabilidad
Entrenamientos distribuidos y auto-scaling en endpoints.
Mantenibilidad
MLOps con versionado de datasets, modelos y experimentos.
Seguridad
Roles, secretos y redes privadas conforme a buenas prácticas.
Beneficios y resultados esperados
Enfoque en precisión del modelo, tiempos de respuesta y reducción de errores en selección de piezas.
↓ Errores de selección
Mejor matching entre imagen y catálogo gracias a entrenamiento específico.
↓ Tiempo por servicio
Inferencia rápida; posible <1s por consulta según infraestructura.
↑ Satisfacción del cliente
Flujo más confiable y consistente con documentación completa.
Comparativo de Infraestructura Cloud
(Estimado Mensual en MXN — valores de referencia)
| Concepto | Azure | AWS (Estimado) | GCP (Estimado) |
|---|---|---|---|
|
Base de Datos SQL Servicio Similar: SQL Server (instancia pequeña) |
$57 USD ≈ $950 MXN Azure SQL Database |
$50 - $100 USD ≈ $875 - $1,750 MXN Amazon RDS |
$70 - $120 USD ≈ $1,225 - $2,100 MXN Cloud SQL |
|
Backend API (Servidor Web) Servicio Similar: Azure Web Apps |
$50 - $70 USD ≈ $850 - $1,200 MXN |
$15 - $35 USD ≈ $260 - $610 MXN EC2 / Fargate |
$12 - $40 USD ≈ $210 - $700 MXN Compute Engine / Cloud Run |
|
Frontend (Estático) Servicio Similar: Static Web App (Estándar) |
$15 - $20 USD ≈ $250 - $350 MXN |
$5 - $15 USD ≈ $90 - $260 MXN S3 + CloudFront |
$4 - $10 USD ≈ $70 - $175 MXN Cloud Storage + CDN |
|
Servicios de IA (Uso Moderado) Servicio Similar: Cognitive Services |
$100 - $150 USD ≈ $1,700 - $2,500 MXN |
$80 - $150 USD ≈ $1,400 - $2,625 MXN Rekognition / Comprehend |
$75 - $140 USD ≈ $1,310 - $2,450 MXN Vision / NLP API |
| Total Estimado Mensual |
$222 - $297 USD ≈ $3,750 - $5,000 MXN |
$150 - $300 USD ≈ $2,625 - $5,250 MXN |
$161 - $310 USD ≈ $2,815 - $5,425 MXN |
* Cifras aproximadas basadas en costos estándar al tipo de cambio actual. No incluyen redes privadas, logs avanzados ni soporte premium.
Los costos de nube (Azure/AWS/GCP) NO están incluidos en nuestros servicios ni en esta propuesta. Son estimaciones de terceros y se facturan directamente por el proveedor de cloud. Pueden variar por región, uso real, descuentos y servicios adicionales (redes privadas, logging, soporte premium).