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Zinn Hubのコンピュータービジョンは、機械が画像やビデオストリームを読み取り、それに基づいて動作する必要があるプロジェクト向けです。Zinnersはここで検出および分類モデルを構築し、OCRパイプラインを実行し、トレーニングデータにアノテーションを付け、アプリケーションが必要とする速度で実行されるように推論をデプロイします。すべてのリストには、範囲と価格が事前に表示されます。
ビジョンプロジェクトは他のモデリング作業と並行して行われることが多いため、これらのZinnersを機械学習および深層学習のリストと比較するか、問題がまだ明確でない場合はデータサイエンス＆MLのすべてを参照してください。
クラスの区別度や、照明、角度、背景のバリエーションによって異なります。事前学習済みモデルを微調整する方が、ゼロからトレーニングするよりもはるかに少ないデータで済みます。実用的な答えは、Zinnerに画像のサンプルを早めに共有し、本格的なトレーニング注文をコミットする前にデータ評価を依頼することです。
各Zinnerは独自の価格を設定し、リストに事前に表示します。費用は通常、データセットのサイズ、アノテーションが含まれているかどうか、予想されるトレーニングの反復回数、デプロイが範囲内にあるかどうかを反映しています。アノテーションとデプロイはモデルトレーニングとは別に価格設定されることが多いため、注文する前にリストが何をカバーしているかを正確に確認してください。
通常、トレーニング済みモデルの重み、トレーニングおよび推論コード、精度とエラー分析を含む書面による評価レポート、および実行手順です。デプロイ注文には、パッケージ化されたAPIまたはコンテナが追加されます。評価レポートは明示的に要求してください。なぜなら、保持されたデータで測定されたパフォーマンスのないモデルは判断できないからです。
何かを送信する前にデータ処理について話し合ってください。データがどこに保存されるか、プロジェクト以外で使用される可能性があるか、納品後にどうなるかを注文スレッドで合意してください。多くの購入者は、最初に編集または匿名化されたサブセットを共有します。画像に個人データが含まれている場合は、取り決めが独自のコンプライアンス義務を満たしていることを確認してください。
検出、OCR、セグメンテーションは異なる技術を伴うため、一般的な機械学習のバックグラウンドではなく、あなたの問題に似たポートフォリオの仕事を探してください。候補者に、あなたのタスクで成功をどのように測定するか、何がうまくいかない可能性があるかを尋ねてください。失敗モードを挙げるZinnerは、精度だけを約束するZinnerよりも問題をよく理解していることが多いです。
多くの場合可能です。ただし、最初から計画する必要があります。オンデバイス推論には、より小さなアーキテクチャ、量子化、またはモバイルランタイムへの変換が必要であり、それは速度のために精度を犠牲にします。Zinnerがプロジェクトの後半でモデルを縮小するのではなく、適切なモデルを選択できるように、ブリーフでターゲットハードウェアとレイテンシ予算を明記してください。
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