DeepStack 3.4

Сервер DeepStack AI: найкраще рішення для створення кращих цифрових продуктів і автоматизації

У сучасну епоху цифрових технологій компанії постійно шукають шляхи вдосконалення своїх продуктів і послуг. Однією з найперспективніших технологій, яка може допомогти досягти цієї мети, є штучний інтелект (ШІ). Однак впровадження штучного інтелекту у ваш бізнес може бути складним завданням, особливо якщо у вас немає необхідного досвіду чи ресурсів.

Саме тут на допомогу приходить сервер DeepStack AI. DeepStack — це простий у встановленні та інтеграції сервер штучного інтелекту, який надає повністю автономні API для створення кращих і вдосконалених цифрових продуктів, систем програмного забезпечення та автоматизації з максимальною продуктивністю. За допомогою DeepStack ви можете інтегрувати API розпізнавання облич, виявлення об’єктів, розпізнавання сцен і настроюваного розпізнавання для бізнес- та промислових програм.

Що таке DeepStack?

DeepStack — це сервер штучного інтелекту з відкритим кодом, який дозволяє розробникам легко додавати можливості комп’ютерного бачення до своїх програм. Він надає набір попередньо навчених моделей, які можуть розпізнавати об’єкти на зображеннях або відео з високою точністю. Ці моделі базуються на найсучасніших алгоритмах глибокого навчання, навчених на великих наборах даних.

Головною перевагою використання DeepStack перед іншими рішеннями для комп’ютерного зору є його здатність працювати в автономному режимі. Це означає, що вся обробка відбувається на вашому локальному комп’ютері без підключення до Інтернету чи хмарних служб. Це робить його ідеальним для тих випадків, коли конфіденційність або безпека перешкоджають надсиланню даних через Інтернет.

Як працює DeepStack?

DeepStack працює, надаючи набір RESTful API, які дозволяють розробникам взаємодіяти з його попередньо навченими моделями. Ці API приймають дані зображення або відео як вхідні дані та повертають відповіді JSON, що містять інформацію про об’єкти, виявлені у вхідних даних.

Щоб використовувати DeepStack у своїй програмі, вам потрібно спочатку встановити її на локальній машині. Після встановлення ви можете почати надсилати запити до його кінцевих точок API за допомогою будь-якої мови програмування на ваш вибір, наприклад Python, NodeJS Java PHP Swift тощо.

Що ви можете зробити з Deepstack?

Завдяки потужному набору попередньо навчених моделей для розпізнавання облич, розпізнавання об’єктів, розпізнавання сцен, індивідуального розпізнавання, є безмежні можливості, коли справа доходить до того, що ви можете робити з Deepstack:

1) Створюйте інтелектуальні системи безпеки: завдяки можливостям розпізнавання облич, які надає глибокий стек, ви можете створювати інтелектуальні системи безпеки, які зможуть виявляти зловмисників ще до того, як вони увійдуть у зони обмеженого доступу.

2) Автоматизуйте промислові процеси: інтегрувавши можливості виявлення об’єктів у промислові процеси, такі як виробничі лінії, ви можете автоматизувати перевірки контролю якості, тим самим зменшивши рівень людських помилок.

3) Покращення взаємодії з клієнтами: інтегрувавши можливості розпізнавання сцени в чат-боти служби підтримки клієнтів, ви можете надати більш персоналізований досвід на основі вподобань клієнтів

4) Покращення медичних послуг: інтегрувавши спеціальні можливості розпізнавання в системи охорони здоров’я, ви можете підвищити рівень точності діагностики, тим самим покращивши результати для пацієнтів

5) Розробка інтелектуальних транспортних систем: шляхом інтеграції можливостей виявлення об’єктів у транспортні системи, такі як самокеровані автомобілі, ви можете зменшити кількість аварій, спричинених людською помилкою.

Чому варто вибрати Deepstack?

Є кілька причин, чому вам варто вибрати глибокий стек перед іншими рішеннями комп’ютерного зору:

1) Обробка в автономному режимі: як згадувалося раніше, уся обробка відбувається локально без підключення до Інтернету, що робить її ідеальною для тих випадків, коли проблеми з конфіденційністю чи безпекою перешкоджають надсиланню даних через Інтернет.

2) Легка інтеграція: завдяки підтримці кількох мов програмування, включаючи Python NodeJS Java PHP Swift серед інших, інтеграція глибокого стеку в існуючі програми ніколи не була такою простою.

3) Високі показники точності: завдяки найсучаснішим алгоритмам глибокого навчання, які використовуються глибоким стеком, рівень точності, досягнутий під час виявлення об’єктів у зображеннях/відео, є дуже високим порівняно з іншими рішеннями комп’ютерного зору.

4 ) Підтримка спільноти з відкритим вихідним кодом: наявність відкритого коду означає, що за цим стоїть велика спільнота, яка забезпечує безперервний розвиток, технічне обслуговування та підтримку. Це також означає відсутність прив’язки до постачальника, на відміну від пропрієтарних програмних рішень.

висновок:

На завершення, якщо ви збираєтеся створювати кращі цифрові продукти/системи програмного забезпечення/автоматизацію, тоді дивіться не далі, ніж глибокий стек. Завдяки потужному набору попередньо навчених моделей, легкій інтеграції з кількома мовами програмування та можливостям автономної обробки він пропонує все необхідне для створення інтелектуальних програм. Відвідайте наш веб-сайт сьогодні, щоб дізнатися більше про те, як ми допомагаємо компаніям у всьому світі використовувати технології штучного інтелекту!