Nadzór01
„Human in the loop”
AI podpowiada, człowiek zatwierdza. Próg ustalacie Wy.
Ctrl+Enter
AI w produkcie i procesie
Rozwiązania zbudowane na własnych danych: rozpoznawanie obrazu, predykcja, optymalizacja.
Ctrl+Enter — historia po lewej, przewidywanie po prawejhoryzont: 8 okresów
Typy zastosowań
Wybierz technologię, zobacz czego wymaga.
Kamera, która widzi to, co kontroler
Rozpoznawanie wad czy kompletności. Model nie zastępuje kontroli jakości, ale w dużej mierze ją wspiera.
Ma sens, gdy wada jest widoczna na obrazie i gdy da się zebrać przykłady dobrych i złych sztuk.Czego potrzeba, żeby ruszyć
- Zdjęcia lub wideo z powtarzalnego ujęcia
- Przykłady wad — im więcej rodzajów, tym lepiej
- Miejsce w procesie, w którym pojawia się sygnał: odrzut albo alert
Zasady
AI to element systemu, nie atrakcja.
Patrzymy na AI jak na każdy inny komponent produkcyjny: musi mieć właściciela, testy, monitoring i plan na dzień, w którym zacznie się mylić.
Obudowa02
„Harness” wokół AI
Reguły, testy i ograniczenia, w których AI się porusza.
Mierzalność03
Kryterium przed pilotem
Ustalamy wynik, po którym uznamy, że rozwiązanie działa.
Infrastruktura04
Lokalnie, jeśli tak trzeba
Możliwość tworzenia rozwiązań na naszych lub Waszych serwerach.
Utrzymanie05
Dostrajanie po starcie
Obserwacja i dostrajanie w ramach usługi.
Uczciwość06
Prostsze rozwiązanie wygrywa
Gdy wystarczy zwykła reguła — mówimy to wprost.
Pytania
Pięć najczęściej zadawanych pytań.
ALT
Nie ma tu Twojego pytania? ALT odpowie od razu — także wtedy, gdy uczciwa odpowiedź brzmi „to nie jest zadanie dla AI”.
Zapytaj ALT01Nie mamy działu danych ani nikogo od AI. Da się zacząć?+
Tak. Prowadzimy projekt end to end. Po Waszej stronie potrzebna jest osoba, która zna proces i rozstrzyga wątpliwości merytoryczne.
02Skąd wiadomo, że model nie zmyśla?+
Przy asystentach odpowiedź wskazuje źródło. Przy predykcji i klasyfikacji podajemy skuteczność zmierzoną na danych niewidzianych podczas uczenia.
03Czy nasze dane trafią do zewnętrznego modelu?+
Ustalamy to na starcie i zapisujemy w umowie. Część rozwiązań budujemy tak, żeby dane nie opuszczały Waszej infrastruktury.
04Co, gdy model zacznie się mylić po roku?+
Monitorujemy jakość i dostrajamy model w ramach utrzymania. Gdy potrzebne jest ponowne uczenie, mówimy o tym wprost.
05Kiedy odradzacie AI?+
Gdy proces jest rzadki, danych nie ma lub są niespójne, albo prosta reguła daje ten sam efekt taniej.
Powiedz, co chcesz przewidzieć albo rozpoznać.
Odpiszemy, jakich danych to wymaga i czy macie je już dziś. Jeśli nie — powiemy, od czego zacząć.
Pozostałe usługi