Une introduction élémentaire à MLOps pour la vision par ordinateur
Apprenez-en plus sur les MLOps pour la vision par ordinateur et comment en tirer le meilleur parti !
Détection des défauts
Comment centraliser des données provenant de plus de 20 usines différentes, gérer en douceur plus de 100 000 nouvelles données par mois et réunir 10 ingénieurs en vision artificielle dans 5 pays.
FABRICATION
INGÉNIEUR EN VISION PAR ORDINATEUR
POC
Contexte
Une grande entreprise de fabrication d'acier a mis en place une initiative de vision par ordinateur et un grand nombre de cas d'utilisation impliquant la détection de défauts sur la chaîne de production. L'évaluation de la qualité est souvent le principal problème des usines.
Son équipe d'innovation est répartie dans plus de cinq centres de R&D en Europe et aux États-Unis, ce qui fait de la collaboration et du partage des connaissances les facteurs clés de sa réussite.
1 seul point de vérité pour tous les ingénieurs CV.
+10 nouveaux modèles formés chaque mois réduisent le temps passé par les data scientists sur des tâches à faible valeur ajoutée.
1 mois
De 6 à 1 mois pour former et tester une nouvelle approche
Bibliothèque de modèles : Exploiter des modèles de vision par ordinateur préconstruits pour former leurs premiers modèles et évaluer la faisabilité du projet.
Suivi et versionnement : Utilisez le système de suivi et de version de Picsellia pour partager les modèles formés entre les équipes.
Analyse des ensembles de données : Tirez parti de l'exploration des données pour déterminer comment les ensembles de données peuvent être améliorés.
Analyse des ensembles de données : Tirez parti de l'exploration des données pour déterminer comment les ensembles de données peuvent être améliorés.
