Egyedi igényekre optimalizált M.I. megoldások
A gépi látás szoftverek kapcsán a hatékonyság az egyik legfontosabb tulajdonság, mely meghatározza azok értékét. Ilyen szoftverek általában hagyományos módon úgy készülnek el, hogy a felmért igények alapján, sablonokban gondolkodva bizonyos funkcionalitásokat tesznek lehetővé. Az igények pontosan felmérésre kerülnek és egy adott probléma megoldása körül összpontosul mindez. Azonban sosem tud teljesen tökéletes és kényelmes megoldást biztosítani, hiszen nem tud minden körülményre tekintettel lenni.
Mik lehetnek ezek az egyedi igények?
Vegyünk például egy hírlevélküldő szoftvert. Minél kifinomultabb megoldásban gondolkodunk és több lépcsős marketing, majd sales folyamatban, annál komplikáltabb rendszerre lesz szükségünk. Képtelenség kompromisszumok nélkül minden szolgáltatói és termék piacnak egyszerre megfelelni. Ha csak egy webshopot veszünk alapul, már ott is rengeteg eltérő törekvés mutatkozik meg.
A felhasználók visszajelzését is sokszor figyelembe veszik, de nem lehet mindennek megfelelve, bármit megvalósítani, mert az egyik megoldás a másik rovására mehet. Természetesen jó oldala is van a dolognak, mert sok esetben, a kész termékeket, amelyeket több cégnek is értékesítenek, jóval kedvezőbb áron érhetőek el.
Hogy a gépi látás területéről is vegyünk példát, ilyen egyedi igény vagy körülmény lehet, egy karaktersorozat leolvasásánál, hogy miről is kell leolvasni. Egy általános megoldástól elvárható, hogy képes legyen karaktereket felismerni egy szkennelt dokumentumokon, de akár tetszőleges képekről is elég nagy pontossággal olvasson karaktereket. Tehát a probléma a tetszőleges háttér előtt, tetszőleges színű, tetszőleges betűkészletű karakterek leolvasása. De egy-egy felhasználó elvárása mégiscsak az, hogy a saját problémájára kapja a legjobb megoldást.
Egyedi problémákra optimalizált gépi látás megoldások előnyei
Ezzel szemben a mesterséges intelligencia előnyeivel kifejlesztett egyedi megoldások a lehető leghatékonyabbak lehetnek számunkra, hiszen teljes mértékben személyre szabottak. Jóval gyorsabban tudunk eredményt elérni, mely szintén nagyon meghatározó tényező lehet. Ez mind plusz bevételt eredményezhet számunkra.
Kiemelkedő hatékonyság
Emellett jóval specifikusabb és pontosabb munkát tudunk automatizálva elkészíteni a mesterséges intelligenciának köszönhetően. Mivel redukálni tudjuk a probléma teret egy adott környezetre még egy másik tanuló algoritmus felett is tudunk győzedelmeskedni. Hiszen jobban tudunk specializálódni az adott feladat kihívásaira, ezáltal magasabb pontosságot tudunk elérni.
Nagymértékű rugalmasság
A tanulási képességnek köszönhetően, ha némileg megváltozik a kezelendő probléma, azt gyorsan és hatékonyan tudjuk lekövetni. Ilyen lehet például egy gyártósori minőségellenőrzést végző projekt esetén, ha új termék variáns kerül bevezetésre a gyártásba. Ekkor nem szükséges számottevő mérnök órát rááldozni, hogy a meglévő eljárásokat hangoljuk az új problémára.
A rendszámfelismerés esetén, ha bevezetésre kerül egy újfajta rendszám szintén egyszerű dolgunk van. Elegendő csak a megváltozott körülmények között adatot gyűjteni és a tanító adat közé keverni. Legutolsó nagyobb változtatás, a zéró emissziós zöld háttér bevezetése volt.
Validált megoldások
A tanulási folyamat sajátja, hogy elég nagy mintával kell rendelkeznünk. Ezért is garantálható, hogy a megváltoztatott adatokon tanított neurális hálózatról, az élesítés előtt meg tudjuk mondani, hogy az milyen pontosságot fog elérni az új körülmények között. Tehát a validációs folyamat legnagyobb része már a fejlesztési ütemben megtörténik, ezzel is biztosítható, hogy az új kihívásokra történő átállás zökkenőmentes legyen.
Megrendelői igényekre szabott terméktámogatás
Ezen kívül rendelkezésre áll az egyedi support és személyre szabott funkciók tárháza, így könnyedén el tudunk igazodni és megkapjuk folyamatosan a kellő támogatást.
Fontos még azt az előnyét is megemlíteni, hogy ezek az intelligens megoldások teljes mértékben integrálódhatnak a meglévő szoftverrendszerekhez. Nem kell semmiről sem lemondanunk vagy visszafelé fejlődnünk, hanem a meglévő szintről, a mai kor csúcs megoldásait használva, érhetjük el az ugrásszerű növekedést.