Pemodelan Visi Komputer Membuka Kasus Penggunaan Baru

Pemodelan Visi Komputer Membuka Kasus Penggunaan Baru

Visi komputer adalah area ilmu data dan pembelajaran mesin yang kuat yang menggunakan model pembelajaran mendalam untuk memahami konten gambar dan video.

Mengajarkan komputer untuk mengenali dan menganalisis konten gambar dapat menyederhanakan proses manual dan mengurangi waktu untuk membuat keputusan, serta membuka kunci aplikasi canggih dan cara baru yang inovatif untuk terlibat dengan pelanggan. Teknik mutakhir ini tidak tersedia untuk banyak perusahaan, tetapi dengan inovasi terbaru, lebih banyak organisasi dan pengguna dapat mendorong nilai dengan teknik visi komputer.

Secara tradisional, pembelajaran mendalam, termasuk model visi komputer, telah menjadi domain ilmuwan data ahli yang menggunakan kerangka kerja lanjutan seperti TensorFlow atau PyTorch dan kode khusus untuk membuat model. Sifat khusus dari model ini berarti mereka dapat memakan waktu berbulan-bulan untuk dikembangkan dan dapat menjadi tantangan untuk memperbarui dan memelihara, seringkali membutuhkan waktu berminggu-minggu untuk perubahan yang paling sederhana.

Pelatihan model visi komputer juga memerlukan gambar beranotasi yang menunjukkan berbagai item atau kondisi dari mana sistem dapat belajar. Orang-orang menyiapkan gambar pelatihan ini dengan meninjau setiap gambar dan kemudian mengidentifikasi informasi yang relevan. Proses ini dapat memakan waktu bagi tim ilmu data untuk menemukan pakar, memberikan gambar dan instruksi anotasi, lalu meninjau dan memformat informasi yang relevan. Tantangan ini mencegah banyak perusahaan mengambil keuntungan dari teknik visi komputer, membatasi bagaimana mereka dapat meningkatkan proses dan pengalaman pelanggan.
Studi Kasus Asuransi

Salah satu contoh di mana pembelajaran mendalam, termasuk visi komputer dan teknik pemrosesan bahasa alami, berhasil digunakan saat ini adalah tinjauan klaim asuransi. Klaim asuransi mobil tradisional melalui tinjauan manual yang dapat memakan waktu berhari-hari atau berminggu-minggu untuk menentukan tindakan yang tepat. Bagi konsumen yang baru saja mengalami trauma kecelakaan mobil, keterlambatan dalam memproses klaim hanya memperburuk keadaan dan dapat menyebabkan churn pelanggan dan menimbulkan sentimen negatif terhadap perusahaan.

Sebuah perusahaan asuransi terkenal telah merampingkan pemrosesan klaim otomatis untuk memberikan tanggapan yang hampir real-time menggunakan Dataiku. Penyedia asuransi biasanya membutuhkan waktu berhari-hari atau bahkan berminggu-minggu untuk memproses klaim. Tetapi hari ini, ketika pelanggan menelepon tentang klaim, agen klaim di telepon sekarang dapat segera memberi tahu mereka jika klaim mereka akan mengakibatkan kerugian total atau perbaikan kendaraan mereka dan segera membawa mereka ke langkah berikutnya.

Model pembelajaran mesin membantu mendorong proses yang hampir instan ini di latar belakang dengan membaca dan memproses dokumen klaim dan meninjau gambar kendaraan yang rusak. Kombinasi informasi terstruktur yang diberikan oleh pelanggan dalam formulir klaim, teks tidak terstruktur yang menggambarkan kecelakaan dan kondisi kendaraan, dan gambar kendaraan cukup untuk model pembelajaran mesin untuk menentukan apakah kerusakan terlalu parah untuk diperbaiki.

Perubahan waktu pemrosesan ini telah mengubah orang-orang yang menangani klaim dari pengisi formulir yang mengarahkan pelanggan melalui proses klaim yang rumit dan terkadang menyakitkan menjadi pahlawan pelanggan yang dapat segera membantu mereka dan memberikan langkah nyata berikutnya.
Kemampuan Visi Komputer Baru Memungkinkan Pengguna Baru

Dataiku adalah platform pembelajaran mesin dan ilmu data yang digunakan perusahaan di seluruh dunia untuk membuat, menerapkan, dan mengelola pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam. Dataiku dikenal karena memungkinkan berbagai pengguna teknis dan non-teknis untuk mengambil proyek pembelajaran mesin dengan lingkungan kolaboratif yang mendukung semua orang mulai dari pengguna kode lengkap hingga tanpa kode.

Diumumkan dalam rilis Dataiku 11 baru-baru ini adalah kemampuan pemodelan visi komputer baru yang memungkinkan pengguna non-teknis untuk membangun model menggunakan antarmuka visual tanpa kode. Pengguna dapat mengarahkan sistem ke gambar pelatihan, dan mesin AutoML akan menangani sisanya. Untuk membantu membuat gambar pelatihan, Dataiku juga telah memperkenalkan sistem pelabelan terkelola baru yang memungkinkan tim ilmu data atau manajer program untuk menetapkan tugas pelabelan kepada kelompok pakar materi pelajaran dan mengawasi kemajuan dan kualitas pelabelan.

Pengguna dapat menerapkan pemodelan visi komputer ke berbagai kasus penggunaan di seluruh industri di mana pemrosesan gambar waktu nyata dapat menghemat waktu dan uang. Misalnya, model visi komputer dapat meningkatkan kontrol kualitas di bidang manufaktur, mempercepat pemrosesan segala sesuatu mulai dari chip komputer hingga perhiasan. Ini membantu dengan cepat mendaur ulang item yang rusak dan mengurangi masalah bagi pelanggan. Perusahaan konstruksi menggunakan visi komputer untuk melacak keamanan lokasi, mematuhi peraturan OSHA, dan membatasi waktu henti dan kehilangan peralatan dengan melacak peralatan dan memastikan bahwa pekerja memakai peralatan keselamatan.

Visi komputer dulunya adalah domain para ahli, tetapi proyek bisa memakan waktu lama untuk dikembangkan dan sulit untuk dipertahankan. Namun, dengan perubahan lanskap teknologi, visi komputer dengan cepat menjadi area yang dapat dimanfaatkan lebih banyak perusahaan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik dan biaya yang lebih rendah.

Komputer