Valorisation de la vision par ordinateur automatisée

Table des matières

🎉 Introduction

• Qui sommes-nous ?
• À qui s'adresse ce webinar ?

🖥️ Vue d'ensemble de la vision par ordinateur

• Classification et régression d'images
• Problèmes courants et cas d'utilisation
  • Santé
  • Fabrication
  • Vente au détail
  • Assurance
  • Agriculture

🤖 Présentation de Driverless AI

• Présentation de Driverless AI
• Prétraitement des données d'images
• Création de modèles automatisée

🛠️ Prise en main de la modélisation de vision par ordinateur

• Préparation des données
• Entraînement des modèles
• Évaluation des performances
• Déploiement des modèles en production

🚀 Aperçu du Roadmap

• Fonctionnalités actuelles et futures
• Perspectives d'évolution de la vision par ordinateur

❓ FAQ

• Comment démarrer avec la modélisation de vision par ordinateur ?
• Combien d'images faut-il pour entraîner un bon modèle ?
• Existe-t-il des techniques pour déterminer si des images peuvent être modélisées ?

Introduction

Bonjour à tous et bienvenue à notre webinar sur la modélisation automatisée de la vision par ordinateur ! Je m'appelle Patrick Moran et je fais partie de l'équipe marketing chez h2o AI. Aujourd'hui, nous allons explorer comment tirer davantage de valeur des modèles de vision par ordinateur automatisés.

Qui sommes-nous ?

Nous sommes une équipe passionnée chez h2o AI, dédiée à l'avancement de l'IA et de l'apprentissage automatique.

À qui s'adresse ce webinar ?

Ce webinar s'adresse à tous ceux intéressés par la vision par ordinateur, des débutants aux experts, des professionnels de la santé aux ingénieurs en agriculture.

Vue d'ensemble de la vision par ordinateur

La vision par ordinateur offre des solutions pour diverses applications, notamment la classification et la régression d'images. Dans ce segment, nous explorerons certains des cas d'utilisation courants dans des domaines tels que la santé, la fabrication, la vente au détail, l'assurance et l'agriculture.

Classification et régression d'images

La classification et la régression d'images sont des problèmes fondamentaux en vision par ordinateur, ouvrant la porte à une multitude de cas d'utilisation.

Problèmes courants et cas d'utilisation

Santé

En santé, la vision par ordinateur est utilisée pour la classification d'images telles que les radiographies, les images thermiques et les IRM, afin d'aider les médecins à diagnostiquer les patients.

Fabrication

Dans le secteur de la fabrication, la vision par ordinateur est utilisée pour détecter les défauts dans les processus de fabrication, permettant ainsi une inspection de qualité automatisée.

Vente au détail

Dans le secteur de la vente au détail, la vision par ordinateur peut être utilisée pour suivre le comportement des clients en magasin, identifier les zones d'intérêt et optimiser la gestion des stocks.

Assurance

Dans le domaine de l'assurance, la vision par ordinateur est utilisée pour évaluer les dommages et estimer les réclamations à l'Aide d'images de sinistres.

Agriculture

En agriculture, la vision par ordinateur est utilisée pour surveiller les cultures à l'aide de drones, détecter les mauvaises herbes, évaluer la qualité du sol et optimiser l'irrigation.

Présentation de Driverless AI

Driverless AI est une plateforme d'apprentissage automatique automatisée qui simplifie le processus de création de modèles, notamment pour les données d'images.

Présentation de Driverless AI

Driverless AI automatise entièrement le processus de création de modèles, de l'ingestion des données à la mise en production, offrant ainsi une approche efficace et rapide pour les modèles de vision par ordinateur.

Prétraitement des données d'images

Driverless AI prend en charge plusieurs formats de données d'images, notamment les archives de fichiers, les liens URL et les répertoires locaux, facilitant ainsi le processus de prétraitement des données.

Création de modèles automatisée

Driverless AI utilise des algorithmes d'apprentissage automatique avancés pour entraîner et évaluer plusieurs modèles, offrant ainsi une solution optimisée sans nécessiter une expertise approfondie en apprentissage automatique.

Prise en main de la modélisation de vision par ordinateur

La modélisation de vision par ordinateur avec Driverless AI est simple et intuitive. Dans cette section, nous passerons en revue les étapes de base pour créer, entraîner et déployer des modèles de vision par ordinateur.

Préparation des données

Avant de commencer, il est essentiel de préparer les données, notamment en les étiquetant correctement et en les formatant de manière appropriée pour l'entraînement des modèles.

Entraînement des modèles

Une fois les données préparées, vous pouvez lancer l'entraînement des modèles en quelques clics, permettant à Driverless AI de sélectionner et de comparer les meilleurs modèles pour votre ensemble de données.

Évaluation des performances

Une fois les modèles entraînés, vous pouvez évaluer leurs performances à l'aide de métriques standard telles que la précision, le rappel et la courbe ROC, vous permettant ainsi de sélectionner le modèle le plus performant.

Déploiement des modèles en production

Enfin, une fois satisfait des performances du modèle, vous pouvez le déployer en production avec une faible latence, offrant ainsi une solution prête à l'emploi pour les applications de vision par ordinateur.

Aperçu du Roadmap

Le roadmap de Driverless AI comprend des fonctionnalités actuelles et futures pour la modélisation de vision par ordinateur, notamment des améliorations continues dans les domaines de la classification, de la segmentation sémantique et de la détection d'objets.

Fonctionnalités actuelles et futures

Driverless AI continue de s'engager dans le développement de nouvelles fonctionnalités pour répondre aux besoins évolutifs de la vision par ordinateur, offrant ainsi des solutions de pointe pour une variété d'applications.

Perspectives d'évolution de la vision par ordinateur

L'avenir de la vision par ordinateur est prometteur, avec