DeepStack 3.4

DeepStack AI სერვერი: საბოლოო გადაწყვეტა უკეთესი ციფრული პროდუქტებისა და ავტომატიზაციის შესაქმნელად

დღევანდელ ციფრულ ეპოქაში, ბიზნესი მუდმივად ეძებს გზებს მათი პროდუქტებისა და სერვისების გასაუმჯობესებლად. ერთ-ერთი ყველაზე პერსპექტიული ტექნოლოგია, რომელიც დაგეხმარებათ ამ მიზნის მიღწევაში, არის ხელოვნური ინტელექტი (AI). თუმცა, ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა თქვენს ბიზნესში შეიძლება იყოს რთული ამოცანა, განსაკუთრებით თუ არ გაქვთ საჭირო გამოცდილება ან რესურსები.

სწორედ აქ მოდის DeepStack AI სერვერი. DeepStack არის ადვილად ინსტალირებული და ინტეგრირებული AI სერვერი, რომელიც უზრუნველყოფს სრულად ოფლაინ API-ებს უკეთესი და გაუმჯობესებული ციფრული პროდუქტების, პროგრამული სისტემების და ავტომატიზაციის შესაქმნელად მაქსიმალური პროდუქტიულობით. DeepStack-ის საშუალებით შეგიძლიათ გააერთიანოთ სახის ამოცნობა, ობიექტების ამოცნობა, სცენის ამოცნობა და მორგებული ამოცნობის API თქვენი ბიზნესისა და ინდუსტრიული აპლიკაციებისთვის.

რა არის DeepStack?

DeepStack არის ღია კოდის AI სერვერი, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს მარტივად დაამატონ კომპიუტერული ხედვის შესაძლებლობები თავიანთ აპლიკაციებს. ის უზრუნველყოფს წინასწარ გაწვრთნილ მოდელებს, რომლებსაც შეუძლიათ ამოიცნონ ობიექტები სურათებში ან ვიდეოებში მაღალი სიზუსტით. ეს მოდელები დაფუძნებულია თანამედროვე ღრმა სწავლების ალგორითმებზე, რომლებიც გაწვრთნილი იქნა დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე.

DeepStack-ის გამოყენების მთავარი უპირატესობა კომპიუტერული ხედვის სხვა გადაწყვეტილებებთან შედარებით არის მისი ოფლაინ მუშაობის უნარი. ეს ნიშნავს, რომ ყველა დამუშავება ხდება თქვენს ადგილობრივ აპარატზე ინტერნეტის ან ღრუბელზე დაფუძნებული სერვისების საჭიროების გარეშე. ეს მას იდეალურს ხდის იმ შემთხვევებში, როდესაც კონფიდენციალურობის ან უსაფრთხოების პრობლემები ხელს უშლის მონაცემთა გაგზავნას ინტერნეტით.

როგორ მუშაობს DeepStack?

DeepStack მუშაობს RESTful API-ების ნაკრების მიწოდებით, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს ურთიერთქმედონ მის წინასწარ მომზადებულ მოდელებთან. ეს API-ები იღებენ გამოსახულების ან ვიდეო მონაცემებს შეყვანად და აბრუნებენ JSON პასუხებს, რომლებიც შეიცავს ინფორმაციას შეყვანის მონაცემებში აღმოჩენილი ობიექტების შესახებ.

თქვენს აპლიკაციაში DeepStack-ის გამოსაყენებლად, ჯერ უნდა დააინსტალიროთ იგი თქვენს ადგილობრივ აპარატზე. ინსტალაციის შემდეგ, შეგიძლიათ დაიწყოთ მოთხოვნების გაგზავნა მის API ბოლო წერტილებზე, თქვენი არჩევანის ნებისმიერი პროგრამირების ენის გამოყენებით, როგორიცაა Python, NodeJS Java PHP Swift სხვათა შორის.

რისი გაკეთება შეგიძლიათ Deepstack-ით?

წინასწარ გაწვრთნილი მოდელების მძლავრი კომპლექტით სახის ამოცნობის ობიექტის ამოცნობის სცენის ამოცნობის მორგებული ამოცნობით, სხვათა შორის, არსებობს გაუთავებელი შესაძლებლობები, როდესაც საქმე ეხება იმას, რისი გაკეთებაც შეგიძლიათ Deepstack-ით:

1) შექმენით ჭკვიანი უსაფრთხოების სისტემები: სახის ამოცნობის შესაძლებლობებით, რომელსაც უზრუნველყოფს ღრმა დასტა, თქვენ შეგეძლოთ ააწყოთ ჭკვიანი უსაფრთხოების სისტემები, რომლებიც შეძლებდნენ თავდამსხმელების აღმოჩენამდე მათ შეზღუდულ ზონებში შესვლამდეც კი.

2) სამრეწველო პროცესების ავტომატიზაცია: ობიექტების აღმოჩენის შესაძლებლობების ინტეგრირებით სამრეწველო პროცესებში, როგორიცაა საწარმოო ხაზები, თქვენ შეგეძლოთ ხარისხის კონტროლის შემოწმების ავტომატიზირება, რითაც შეამცირებთ ადამიანური შეცდომების რაოდენობას.

3) გააუმჯობესეთ მომხმარებელთა გამოცდილება: სცენის ამოცნობის შესაძლებლობების ინტეგრირებით მომხმარებელთა მომსახურების ჩატბოტებში, თქვენ შეგიძლიათ უზრუნველყოთ უფრო პერსონალიზებული გამოცდილება მომხმარებლის პრეფერენციებზე დაყრდნობით

4) ჯანდაცვის სერვისების გაუმჯობესება: ჯანდაცვის სისტემებში მორგებული ამოცნობის შესაძლებლობების ინტეგრირებით, თქვენ შეგიძლიათ გააუმჯობესოთ დიაგნოზის სიზუსტის მაჩვენებლები და ამით გააუმჯობესოთ პაციენტის შედეგები

5) ინტელექტუალური სატრანსპორტო სისტემების შემუშავება: ობიექტების აღმოჩენის შესაძლებლობების ინტეგრირებით სატრანსპორტო სისტემებში, როგორიცაა თვითმართვადი მანქანები, შეგიძლიათ შეამციროთ ადამიანური შეცდომით გამოწვეული ავარიები

რატომ ავირჩიოთ Deepstack?

არსებობს რამდენიმე მიზეზი, რის გამოც თქვენ უნდა აირჩიოთ ღრმა სტეკი კომპიუტერის ხედვის სხვა გადაწყვეტილებებზე:

1) ოფლაინ დამუშავება: როგორც უკვე აღვნიშნეთ, ყველა დამუშავება ხდება ადგილობრივად, ინტერნეტ კავშირის საჭიროების გარეშე, რაც მას იდეალურს ხდის იმ შემთხვევებში, როდესაც კონფიდენციალურობის ან უსაფრთხოების პრობლემები ხელს უშლის მონაცემთა ინტერნეტით გაგზავნას.

2) მარტივი ინტეგრაცია: მრავალი პროგრამირების ენის მხარდაჭერით, მათ შორის Python NodeJS Java PHP Swift-თან ერთად, ღრმა სტეკის ინტეგრირება არსებულ აპლიკაციებში არასოდეს ყოფილა ადვილი.

3) მაღალი სიზუსტის მაჩვენებლები: ღრმა სტეკის მიერ გამოყენებული უახლესი ღრმა სწავლის ალგორითმების წყალობით, სიზუსტის მაჩვენებლები, რომლებიც მიღწეულია სურათებში/ვიდეოებში ობიექტების აღმოჩენისას, ძალიან მაღალია კომპიუტერული ხედვის სხვა გადაწყვეტილებებთან შედარებით.

4) ღია კოდის საზოგადოების მხარდაჭერა: ღია კოდის არსებობა ნიშნავს, რომ მის უკან დგას დიდი საზოგადოება, რომელიც უზრუნველყოფს უწყვეტ განვითარებას, შენარჩუნებას და მხარდაჭერას. ეს ასევე ნიშნავს, რომ არ არის გამყიდველის ჩაკეტვა, განსხვავებით საკუთრების პროგრამული გადაწყვეტილებებისგან.

დასკვნა:

დასასრულს, თუ თქვენ ეძებთ უკეთესი ციფრული პროდუქტების/პროგრამული სისტემების/ავტომატიზაციის შექმნას, მაშინ არ შეხედეთ ღრმა დასტას. წინასწარ მომზადებული მოდელების მძლავრი ნაკრებით, მარტივი ინტეგრაცია მრავალ პროგრამირების ენაზე და ოფლაინ დამუშავების შესაძლებლობით, ის გთავაზობთ ყველაფერს, რაც საჭიროა ინტელექტუალური აპლიკაციების შექმნისას. ეწვიეთ ჩვენს ვებსაიტს დღეს, რათა გაიგოთ მეტი იმის შესახებ, თუ როგორ ვეხმარებით ბიზნესებს მთელს მსოფლიოში ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიის გამოყენებაში!