ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು ನೇಮಿಸಿ

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ AI ಯ ಒಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಇದು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು, ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದುವುದು, ದೋಷಗಳಿಗಾಗಿ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು, ಮುಖಗಳು ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಂತಹ ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದ ಸುತ್ತ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತಾನೆ ಇದರಿಂದ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯಗಳಿಂದ ನಿಖರವಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್, ಇಮೇಜ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಶನ್, OCR ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾ ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಷನ್, ಇಮೇಜ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್, ಫೇಶಿಯಲ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್, ಪೋಸ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಷನ್, ವಿಡಿಯೋ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಡಿಫೆಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಲಿಟಿ ಇನ್ಸ್‌ಪೆಕ್ಷನ್, ಮೆಡಿಕಲ್-ಇಮೇಜ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್, ನಂಬರ್-ಪ್ಲೇಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್, ಎಡ್ಜ್ ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ವಿಷನ್, ಮತ್ತು 3D ಮತ್ತು ಡೆಪ್ತ್ ವಿಷನ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಒಂದು-ಬಾರಿ ಮಾದರಿ, ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್, ಅಥವಾ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಮಾದರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.

ಬೆಲೆ ಕಾರ್ಯದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ಎಷ್ಟು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ನಿಖರತೆಯ ಗುರಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪ್ರೂಫ್ ಆಫ್ ಕಾನ್ಸೆಪ್ಟ್ ಅಥವಾ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದ ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮೊದಲಿನಿಂದ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಕಸ್ಟಮ್ ಮಾದರಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ. Zinn Hub ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ದರಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಬದ್ಧರಾಗುವ ಮೊದಲು ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಬೆಲೆಯನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಬಹುದು, ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಗುಪ್ತ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಶುಲ್ಕಗಳಿಲ್ಲ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮಾಡೆಲ್ ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ PyTorch ಮತ್ತು TensorFlow, ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ OpenCV, ಮತ್ತು YOLO, Detectron2 ಮತ್ತು Hugging Face ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಂತಹ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಅವರು ONNX, TensorRT, Docker ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ GPU ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಎಡ್ಜ್ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಅವರು NVIDIA Jetson ಅಥವಾ ಮೊಬೈಲ್ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ಗಳಂತಹ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ನಿಖರತೆ, ವೇಗ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಸುತ್ತ ಸರಿಯಾದ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕೆಲವು ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ತಲುಪಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಲೇಬಲಿಂಗ್, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಸ್ಟಮ್ ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ರಿಂದ ಆರು ವಾರಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಅಂಶಗಳು ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿಖರತೆಯ ಬಾರ್. ಕೆಲಸ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ನಿಮಗೆ ಮೈಲಿಗಲ್ಲು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ, ಇದರಿಂದ ನೀವು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಏನನ್ನು ತಲುಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ.

ಯಾವಾಗಲೂ ಅಲ್ಲ. ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳು ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಬಹುದು, ಅವುಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾದ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಯೋಜನೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಏನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬೇಕು, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಅಥವಾ ವರ್ಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು, ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಸಲಹೆ ನೀಡಬಹುದು.

ಪ್ರತಿ ಆದೇಶವನ್ನು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಿಂದ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಎಸ್ಕ್ರೋದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸವನ್ನು ತಲುಪಿಸಿದ ನಂತರ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸಿದ ನಂತರ ಮಾತ್ರ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಹಣವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಐಡಿ-ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯ-ಪರಿಶೀಲನೆಗೊಂಡ ನಂತರವೇ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಬಹುದು. ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವ ಚಿತ್ರಗಳು, ದೃಶ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದರ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿರುತ್ತೀರಿ.

ಹೌದು. ಅನೇಕ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಮೀರಿ API ನಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವ, ಅದನ್ನು ಕಂಟೈನರೈಸ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕ್ಲೌಡ್, ಸರ್ವರ್ ಅಥವಾ ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸುವ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ನಿಮಗೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಮರುತರಬೇತಿ ಅಥವಾ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಕೆಲಸವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು, ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪಕವಾದ Zinn Hub AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಿಂದ MLOps ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಜೋಡಿಸಬಹುದು.