Une introduction élémentaire à MLOps pour la vision par ordinateur

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Plateforme de surveillance des modèles d'IA

Avec les outils de monitoring de Picsellia, observez les performances de votre modèle de vision par ordinateur en temps réel. Identifiez et corrigez facilement les cas de défaillance potentiels. Assurez-vous que tout fonctionne correctement, à tout moment.

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Disséquez vos modèles d'IA
en temps réel.

Picsellia offre une série de solutions de surveillance de l'IA en direct conçues pour aider à optimiser les modèles de vision par ordinateur en temps réel. Recevez une notification lorsque quelque chose ne va pas, vérifiez les performances de vos modèles et identifiez l'origine des problèmes, à tout moment !

Illustration de graphiques d'application montrant la comparaison de deux modèles d'IA

Illustration du tableau de bord montrant la dérive des données

Identifiez les cas limites
dans votre modèle avant que vos clients n'y soient confrontés.

Optimisez la formation de votre modèle d'IA pour les cas limites. Grâce à notre pile de surveillance du Deep Learning, identifiez les exceptions en un rien de temps et ajoutez-les à votre ensemble de formation.

Détectez les signes avant-coureurs
de dégradation du modèle, facilement.

Faire de l'apprentissage profond sans surveillance, c'est comme conduire une voiture sans vérifier la jauge de carburant.
Bénéficiez d'une boîte à outils complète pour la détection des dérives de données en quelques secondes.

Capturez des données pertinentes en temps réel pour augmenter la taille de votre ensemble de formation.

Le calcul en temps réel du score d'aberration d'une nouvelle image d'entrée vous permet d'ajouter intelligemment de nouvelles données à votre ensemble de formation en vision par ordinateur. De cette façon, vous êtes assuré de converger vers un ensemble de données de qualité à 100 %.

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Capturez des données pertinentes en temps réel pour augmenter la taille de votre ensemble de formation.

Commencez à gérer vos données de la bonne façon.

Caractéristiques

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Détectez les signes avant-coureurs de dégradation du modèle, facilement.

Capturez des données pertinentes en temps réel pour augmenter la taille de votre ensemble de formation.

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