Analisar imagens em escala
O modelo consegue avaliar um grande número de imagens com base em características predefinidas.
Deixe a IA identificar objetos, características ou anomalias em imagens.
É difícil analisar manualmente, na íntegra, grandes volumes de fotografias ou imagens de vídeo. Por isso, por vezes, há informação relevante que não é utilizada. O reconhecimento de imagem utiliza modelos para identificar objetos ou padrões predefinidos nas imagens.
Uma aplicação só ganha sentido quando se ajusta a uma tarefa concreta e à informação disponível para a realizar.
A adequação e a fiabilidade dependem muito da qualidade das imagens e de dados de treino representativos. Por isso, definimos antecipadamente o que a solução deve e não deve fazer, como o resultado será verificado e quem continua a ser responsável.
O modelo consegue avaliar um grande número de imagens com base em características predefinidas.
As imagens que apresentam anomalias ou que são relevantes podem ser apresentadas a um colaborador.
O desempenho é validado com base em critérios definidos e exemplos reais.
Definimos que característica ou anomalia deve ser detetada.
Analisamos a qualidade, a variedade e a representatividade.
Escolhemos uma abordagem adequada à tarefa e às imagens disponíveis.
Especialistas avaliam o desempenho em situações representativas.
Integramos os resultados no processo de inspeção e continuamos a acompanhar o desempenho.
Este serviço é relevante para organizações com tarefas recorrentes de avaliação visual. A configuração concreta depende do processo, dos dados disponíveis e dos riscos da aplicação.
Por isso, começamos com uma aplicação de âmbito bem definido e só a alargamos quando a configuração inicial funciona na prática.
Este serviço aborda o seguinte desafio: o reconhecimento de imagens utiliza modelos para identificar objetos ou padrões predefinidos em imagens. O funcionamento exato depende do processo e dos dados disponíveis.
O serviço pode ser relevante para organizações com tarefas recorrentes de avaliação visual. Uma necessidade concreta e informação utilizável são mais importantes do que a dimensão da organização.
Depende da aplicação escolhida. Começamos pela questão a que é preciso dar resposta e depois determinamos que dados ou fontes são necessários e adequados.
Não. Para tarefas fixas e previsíveis, a automatização convencional pode ser suficiente. Escolhemos a abordagem mais simples que responda bem ao desafio e só acrescentamos complexidade quando é necessário.
Delimitamos a aplicação, validamos os resultados com os utilizadores e estabelecemos mecanismos de controlo adequados. Após a entrada em funcionamento, acompanhamos o desempenho e ajustamos a solução quando os dados, a utilização ou o contexto mudam.
Quer explorar onde a IA para reconhecimento de imagens faz sentido como ponto de partida? Em conjunto, analisamos o desafio, a informação disponível e os requisitos.