您现在的位置是:首页 >人工智能 2019-07-16 16:43:51

使用户无需编写任何代码即可创建基于AI的图像识别模型

对于新手用户和专家来说,尖端平台对于深度神经网络的图像标记和训练都是非常宝贵的。神经科技是一家基于深度学习的解决方案和高精度生物识别技术的提供商,今天宣布推出新的SentiSight.ai网络平台,用于基于人工智能的图像识别应用,由深度神经网络提供支持。这个交互式平台为所有用户可以触及的图像识别任务提供方便,有效和快速的解决方案,从头到门到专家。SentiSight.ai的直观界面使用户可以开发自己的定制深度学习模型,无需编写任何代码即可进行图像分类。

AI模型可用于各种图像识别任务,例如调节用户内容(例如,检测裸露或枪支),使用可见广告标记图像,检测损坏的产品,分类X射线照片等等。SentiSight.ai在电子商务,工业,农业,医药等领域有应用。

“通过SentiSight.ai,您可以快速轻松地实施现代深度学习技术,构建AI模型,并立即开始识别图像中的内容,”神经科技SentiSight.ai团队负责人Karolis Uziela博士说。“它使用户能够以简单有效的方式管理大量图像。”

SentiSight.ai提供用户完成创建模型的完整过程所需的工具,包括:

- 图像标签工具包。数据标记过程非常重要,但也可能非常耗时。SentiSight.ai工具使这项工作更轻松,更高效。使用直观的界面完成图像标记,输出标签以适合深度学习算法的正确格式自动保存。

- 互动模式培训环境。交互式模型培训提供跟踪培训流程和探索结果的能力。SentiSight.ai可以生成统计预测的准确性,精确度,召回率,F1分数以及许多其他功能,可以让用户测量模型的性能。用户可以立即查看,过滤和下载预测。训练有素的模型既可以在SentiSight.ai平台内在线使用,也可以通过REST API使用。

- 定制项目。对于那些有大型复杂项目或只需要更多帮助的人,Neurotechnology专家可以协助工作流程。

SentiSight.ai取代了Neurotechnology产品线中的SentiSight SDK。新版本采用了尖端的深度学习算法,可以更新以前版本更传统的图像识别方法。SentiSight SDK只能识别特定的学习对象而不能识别对象类。下一代SentiSight.ai能够识别更抽象的对象类,并且彼此之间可能存在很大差异。

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