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 !
Traitement des documents
Comment maintenir les performances des produits de pointe avec le même personnel alors que la charge de travail et la complexité augmentent considérablement, sans compromettre la sécurité des données personnelles.
TRAITEMENT DES DOCUMENTS
CTO
PRODUCTION
Contexte
La vérification d'identité à distance est en pleine expansion et s'étend à de nouvelles zones géographiques et à de nouveaux secteurs d'activité. Cela a un impact significatif sur la complexité et la charge de travail des équipes chargées de l'apprentissage automatique et de la science des données.
Chaque pays dispose d'une variété de types de documents (passeport, permis de conduire, carte d'identité, facture d'électricité, licence professionnelle, etc.) et chaque type de document dispose d'un certain nombre de versions qui peuvent être prises en charge. L'ensemble des documents requis évolue en fonction des cas d'utilisation (services financiers, mobilité, soins de santé, jeux, etc.) et de nouveaux documents sont émis régulièrement.
Chaque document fait l'objet de 4 types d'analyse de vision par ordinateur : Détection, Segmentation, Classification et Falsification.
1 seul point de vérité pour tous les ingénieurs CV.
+33% du temps passé par les data scientists sur des tâches à forte valeur ajoutée.
2 mois
De 6 à 2 mois pour fournir des analyses pour un nouveau sport.
Système d'étiquetage : Organiser efficacement les données en étiquetant les documents par type, pays, format, caractéristiques de sécurité, etc.
Versionnement des jeux de données : Enrichir les ensembles de données avec de nouveaux documents et des images de production évaluées par des experts. Suivez l'évolution des jeux de données.
Déploiement hybride : Stocker les données et déployer les modèles sur leur propre infrastructure. Utiliser l'infrastructure GDPR de Picsellia pour la formation des modèles.
Déploiement hybride : Stocker les données et déployer les modèles sur leur propre infrastructure. Utiliser l'infrastructure GDPR de Picsellia pour la formation des modèles.
