Accelera l'addestramento dei carichi di lavoro di computer vision con una gestione dei dati estremamente semplificata che elimina i colli di bottiglia a livello edge, core e cloud. Inoltre, impedisce alle API della computer vision di confondere un chihuahua con un muffin al mirtillo.
La computer vision è un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer per l'acquisizione e l'interpretazione delle informazioni provenienti dai dati di immagini e video. Applicando modelli di machine learning (ML) alle immagini, i computer possono classificare gli oggetti e reagire, ad esempio sbloccando lo smartphone al riconoscimento del volto. Dal miglioramento dei selfie con il simpatico filtro della volpe all'identificazione di lesioni polmonari nelle immagini di diagnostica, la computer vision ha più applicazioni della casella di posta di un rettore universitario.
La computer vision dipende dallo storage scalabile basato su file. Stiamo parlando di miliardi di file. Secondo IDC MarketScape, NetApp si posiziona come leader del settore del file storage scale-out a livello mondiale.
Per incorporare gli algoritmi del machine learning, un'applicazione di computer vision richiede enormi quantità di dati e una notevole potenza di calcolo. E se non li ottiene, sarà necessario parlare con un manager. Ma una volta addestrato correttamente, un modello di AI accurato può essere di estrema utilità.
Rileva le frodi, migliora l'esperienza del cliente e offri prodotti e servizi innovativi più rapidamente.
Automatizza e completa più rapidamente le attività ripetitive, semplificando il lavoro per gli esseri umani e incrementando l'efficienza.
Non lasciare spazio agli errori. La computer vision è più precisa della visione umana e offre enormi vantaggi per applicazioni come il rilevamento precoce del cancro basato sulle immagini.
Riduci i costi di manodopera manuale; dopo la formazione, un computer può ripetere le stesse attività a un costo minimo.
Le organizzazioni di un'ampia gamma di settori utilizzano la computer vision e il machine learning per ottenere informazioni preziose dalle enormi quantità di dati che generano.
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