La tarea de asignar una etiqueta o categoría a una imagen de entrada según su contenido.La clasificación de imágenes es la tarea de asignar una etiqueta o categoría predefinida a una imagen de entrada según su contenido visual. Es un problema central en la visión por computadora, donde los algoritmos aprenden a reconocer patrones como objetos, escenas o incluso morfologías de galaxias. En el contexto de los títulos proporcionados, la clasificación de imágenes se utiliza para analizar formas de galaxias, identificar afecciones cardíacas a partir de datos de ECG y reconocer movimientos humanos a partir de la pose, mostrando su versatilidad en diversos dominios científicos.
El campo cobró impulso en 2012 cuando AlexNet ganó la competencia ImageNet, pero trabajos anteriores de Yann LeCun sobre redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de dígitos manuscritos en la década de 1990 sentaron las bases.
La clasificación moderna de imágenes se basa en redes neuronales convolucionales (CNN) que aprenden automáticamente características jerárquicas: bordes, texturas y partes de objetos, culminando en una capa final de clasificación. La red se entrena con grandes conjuntos de datos etiquetados, ajustando sus pesos mediante retropropagación para minimizar el error de clasificación. Para tareas especializadas, como la morfología de galaxias, la misma arquitectura se adapta con datos específicos del dominio y, a veces, con funciones de pérdida personalizadas.
La clasificación de imágenes impulsa diagnósticos médicos (por ejemplo, detección de tumores en radiografías), conducción autónoma (identificación de peatones y señales de tráfico) y estudios astronómicos (clasificación de galaxias en espirales, elípticas o irregulares).
Algunos clasificadores de imágenes pueden ser engañados por perturbaciones diminutas e imperceptibles en una imagen, lo que hace que clasifiquen erróneamente un panda como un gibón con alta confianza.



















