Öne çıkan özellikler

Etiketleme, eğitim, izleme ve devreye alma süreçlerini sorunsuz hale getirin

Kullanımı kolay bir arabirim, kapsamlı öğrenmeye ilişkin bir becerisi olmayan çalışanlarınızın yapay zeka çözümleri modelleri oluşturmasına yardımcı olur. Etiketleme ve eğitim modelleri gibi işler, birkaç tıkla özetlenen teknik ayrıntılarla sorunsuz hale getirilir. "Herkes için yapay zeka" yaklaşımımız, verimliliği artırarak ve misyonları doğrultusunda üretkenliği hızlandırarak kuruluşları cezbeder.

Resimleri sınıflandırmak ve nesneleri saptamak için eğitim modelleri

Kapsamlı öğrenme modelleri, birkaç tıkla önemli nesneleri saptamak veya resimleri sınıflandırmak üzere eğitilebilir. Model oluşturma kodlamasının yerini şimdi resimleri kategorilere sürükleyip bırakmak ve nesnelerin etiketlenmesi için sınır kutuları çizmek almıştır. Nöral ağlar ve hiper parametreler gibi teknik ayrıntılar, ana örnekten öğrenmek için çıkarılır ve önceden yapılandırılır.

Kapsamlı öğrenme modelleriyle otomatik etiketlemenin tanıtımı

Veri bilimcileri zamanlarının ortalama %80'ini etiketlemeye ve eğitim için veri kümelerini ön işlemeye harcar. Bu görevi, konusunda uzman kişilere bırakmanın yanı sıra veri kümelerini otomatik etiketlemek için sürekli eğitilen kapsamlı öğrenme modelleri sağlıyoruz. Sonuçta oluşan veri kümeleri, eğitim için gereken, kapsamlı ve doğru etiketlenen veri kümeleri oluşturmak üzere bir araya geliyor. Veri etiketlemede kullanılan kapsamlı öğrenme modeli, maliyetleri önemli ölçüde düşürür ve kuruluşların yapay zeka çözümlerini daha kısa sürede devreye almasını sağlar.

Eğitim ve çıkarsama için kolaylaştırılan video analitiği

Resimlerin yanı sıra araçlarımız, veri kümeleri oluşturmak ve çıkarsama yapmak için videolarla birlikte çalışabilir. Birkaç tıkla videolarınız içe aktarılabilir ve çerçeveler veri kümelerinin etiketlenmesi için işlenebilir. Eğitilen modeller, nesnelerle video akışlarına ek açıklama ekleyebilir.

Yapay zeka çözümlerini özel modellerle genişletin.

Veri bilimcileri ayrıca, eğitilecek, uyarlanacak, izlenecek ve devreye alınacak özel modelleri (TensorFlow) içe aktarabilir. PowerAI Vision, veri kümelerinin etiketlenmesi sırasında işlenmemiş resimlerin ön işleme sürecinin özelleştirilmesini de destekler. Veri bilimcileri, misyonlarına ilişkin yenilikçi modeller oluşturmaya odaklanmak için eğitim ve devreye alma sürecinin yükünü azaltabilir.

Modelleri şirket içinde, bulutta ve uç aygıtlarda devreye alın

PowerAI Vision, eğitilen modellerin devreye alımında esneklik sağlar. Eğitim için merkezi bir hesaplama yoğunluklu kaynak ayrılabilir, ancak sonuçta oluşan model yerel veri merkezlerinde, bulutta ve yapay zeka çipli uç aygıtlarda dahi devreye alınabilir. Geliştiriciler için bir tıklatıcı araç, FPGA kartlarında devreye alınacak hızlandırılmış modelleri derler.

Müşteri başarı öyküleri

Resimleri sınıflandırmak için modellerin eğitimi

Nesne saptamak üzere modellerin eğitimi için otomatik video etiketleme

Nesneleri etiketlemek için sürekli öğrenme modelinin uygulanması

Müşterilerin kullanımı

  • Çalışanların güvenliğini sağlama

    Çalışanların güvenliğini sağlama

    Sorun

    Uluslarası Çalışma Örgütü'ne (ILO) göre her 15 saniyede 151 çalışan işle ilgili bir kazaya karışıyor ve 321.000 ölümcül meslek kazası meydana geliyor. Güvenlikle ilgili düzenlemelere ve yordamlara karşın iş kazaları birçok sektörde büyük bir sorun olarak varlığını sürdürmeye devam ediyor.

    Çözüm

    Sektörler, güvenlik düzenlemelerinin izlenmesi ve uygulanması için yapay zeka teknolojilerini uyguluyor. Yerleşik bilgisayar görüntüsü uygulamaları, tehlikeli ortamlara girerken çalışanları işaretleyebiliyor ya da süpervizörlere eylem çağrısında bulunmak için bir inşaat sahasını tarayabiliyor.

  • Hastalık yönetiminde daha hızlı tanılama olanağı

    Hastalık yönetiminde daha hızlı tanılama olanağı

    Sorun

    Radyologlar, tanı koyabilmek için binlerce tıbbi görüntüyü inceler. Tanıların doğruluğu ise çok uzun yıllardır tıp uzmanlarının kritik kararlar alırken görsel klinik bilgilerini birleştirmesine dayalıdır.

    Çözüm

    Kapsamlı öğrenmeye dayalı yapay zeka çözümleri, yüksek çözünürlüklü görüntülerden kanserli hücre mutasyonlarını ya da göz hastalıklarını erken saptayarak cilt kanserini tanımlada hekimlere ve göz hastalıkları uzmanlarına yardımcı olabilir.

  • Enerji ve Doğal Kaynaklar sektöründe drone'larla gözetleme olanağı

    Enerji ve Doğal Kaynaklar sektöründe drone'larla gözetleme olanağı

    Sorun

    Elektrik şirketleri, geniş alanlardaki kulelerinin gözetlenmesinde insan gücünden yararlanıyor. Özellikle kulelerin dağlık ve erişimi zor yerlere yayıldığı alanlarda manuel gözlemler yüksek maliyetli, riskli ve yavaş olması yönüyle bilinir.

    Çözüm

    Elektrik şirketleri, gözlem verilerini yakalamak üzere kameralı drone'lar yerleştirerek gözlem işlerinde bir dönüşüme imza atıyor. Bu sektörlerde yapay zeka, gözetleme için harcanan süreyi %90 oranında azaltabilir, gözetleme sıklığını %10 oranında artırabilir ve çalışan riskini %100'e kadar azaltabilir.

  • Kaliteli görsel öngörüler

    Kaliteli görsel öngörüler

    Sorun

    Üretim operasyonları, parçaların hatasız olmasını sağlamak için görsel doğrulamayı kullanır. İnceleme hacmi, ürün SKU'ları ve hataların çeşitliliği de yüksek kaliteli bir ürünün sağlanmasında birtakım engeller oluşturur.

    Çözüm

    Fabrika ortamında devreye alınan kapsamlı öğrenme modelleri, üretim sırasındaki karar aşamasında çok az bir gecikme yaşatır. Sistemler, manuel gözlemcilerden geribildirimler alarak sürekli olarak öğrenir. Yapay zeka da daha az hatalı, güvenilir sonuçlar vermeye başlar.

Şu ürünler de ilginizi çekebilir:

Watson Machine Learning Accelerator

Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Kurumsal platformuyla daha hızlı ölçeklendirme yapın

Ek bilgi edinin

IBM Power System AC922

İşle ilgili öngörülerinizi daha önce benzeri görülmemiş yöntemlerle açığa çıkarın

Ek bilgi edinin

IBM Power System S821LC

Kuruluş ve bulut için yoğun, yüksek veri çıkışlı sunucu

Ek bilgi edinin