Secuencia JPEG
Generar desde cualquier fuente multimedia grandes volúmenes de frames JPEG para generar modelos de entrenamiento y ser analizadas por Operator Red Learning.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL · DEEP LEARNING
Modelos Predicción de Datos Nuevos
Los modelos de inteligencia artificial basados en Deep Learning permiten analizar grandes volúmenes de información, identificar patrones complejos y generar resultados sobre datos que no han sido utilizados previamente durante su entrenamiento. Mediante redes neuronales profundas, los modelos aprenden características y relaciones presentes en los datos para reconocer, clasificar e interpretar nueva información.
ENTRENAMIENTO DE MODELOS
Entrenamiento y aprendizaje de modelos inteligentes
El desarrollo de modelos de Deep Learning se basa en operaciones de entrenamiento utilizando conjuntos de datos representativos. Durante esta operación, las redes neuronales ajustan progresivamente sus parámetros para aprender a identificar características, relaciones y patrones relevantes.
Las redes neuronales convolucionales (CNN) desempeñan un papel fundamental en aplicaciones de visión por computadora, permitiendo identificar características visuales como formas, texturas, contornos, estructuras, objetos, personas, animales, marcas y otros elementos definidos durante el entrenamiento.
Gracias a la operación en paralelo es posible entrenar modelos utilizando grandes volúmenes de información y ejecutar las unidades de operacion de gráfico (GPU) en arquitecturas modernas de alto rendimiento.
CAPACIDADES
Visión artificial diseñada para automatizar operaciones de identificación
Redav Vision Pixel puede adaptarse a diferentes modelos, categorías y escenarios mediante entrenamiento especializado sobre los elementos que cada proyecto necesita reconocer.
Entrenamiento especializado
Clasifica imágenes dentro de categorías previamente definidas para definir los modelos de entrenamiento y Operator Red Learning consuma los modelos de aprendizaje definidos.
Operator Red Learning
Consume los modelos de aprendizaje para identificar en grandes volúmenes de frames JPEG objetos y patrones, los resultados se integran en plataformas de analítica, sistemas internos o bases de datos.