Tenga un mejor panorama de su proyecto o idea.
Nuestros siete pasos claves para hacer que la prueba de concepto de visión artificial sea un éxito:
Para tener éxito, un proyecto de visión artificial debe tener un objetivo comercial y beneficios claros. Describimos el objetivo y el beneficio en uno o dos párrafos, para establecer una mentalidad clara para todos.
El objetivo aquí es traducir el resultado empresarial en criterios de éxito simples que se puedan utilizar para medir la eficacia de la solución.
Identificamos las técnicas correctas desde el principio para aclarar los datos requeridos y permitir que nuestro equipo se concentre en la fase de ejecución.
Si el escenario no se centra en uno de nuestros más de 30 modelos pre entrenados listos para usar, necesitaremos recopilar y etiquetar datos para entrenar un nuevo modelo.
Una vez que tengamos un buen conjunto de imágenes etiquetadas, estamos listos para pasar al entrenamiento de modelos. En el aprendizaje por transferencia, un modelo previamente entrenado se reutiliza para un nuevo escenario.
Con el modelo implementado, estamos listos para interactuar en un entorno real. En este punto, comenzamos a buscar la retroalimentación. Desarrollar un modelo de aprendizaje automático es un proceso iterativo de prueba y error. Si el modelo no está funcionando bien, hay muchos pasos que podemos tomar para mejorar el rendimiento.
Los comentarios recopilados nos permiten verificar la usabilidad y la viabilidad de la solución. También informa sobre cualquier mejora necesaria para el producto propuesto y brinda información importante para otras acciones relevantes en el futuro.
Cuando conviertes tu idea en palabras en nuestra plantilla de POC, estás revisando todo su concepto y encontrando problemas que de otra manera no descubrirás. Este proceso también te ayuda a ordenar los pensamientos y enfocarte con mayor claridad sobre lo que debe hacerse.
Este es, en última instancia, el beneficio más valioso de una POC. La información recopilada ayudará a afinar tu idea. También te ayudará a comprender lo valioso de tu idea.
Una POC ayuda a ahorrar dinero de dos maneras:
Una prueba de concepto (POC) permite ensayar y validar el proyecto de visión artificial. Esto ayuda a identificar cualquier problema potencial que pueda surgir y asegura que el proyecto sea factible.
Las POCs ayudan a optimizar el proceso de desarrollo reduciendo los tiempos de ejecución. Esto se debe a que cualquier problema se identifica desde el principio y se puede abordar, asegurando que el proyecto se complete dentro del plazo deseado.
Una POC manifiesta el valor del proyecto para las partes interesadas y ayuda a asegurar la financiación y el apoyo. Esto se debe a que proporciona evidencia tangible de los beneficios potenciales del proyecto.
Una POC minimiza los riesgos asociados con los proyectos de visión artificial. Esto se debe a que los problemas se identifican desde el principio y se pueden abordar, lo que reduce las posibilidades de que el proyecto fracase.
La Prueba de Concepto (PoC) de Computer Vision brinda rentabilidad al permitir a las empresas evaluar el valor y potencial de esta tecnología antes de invertir a gran escala, minimizando riesgos y optimizando los recursos en función de los resultados obtenidos en la etapa de prueba.
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