ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੇ ਆਪਣੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨੂੰ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਉੱਨਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਨਵਾਂ ਉਪਯੋਗ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕਾਰ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੇ ਲੀਕ ਹੋਣ ਦੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਹਵਾਲਾ ਅਤੇ ਅਸਲ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੇ ਨਿਪਟਾਰੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ।
ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਅੰਗੂਠੇ ਦੇ ਆਮ ਨਿਯਮ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਾਹਨ ਨੁਕਸਾਨ ਖੋਜ ਨਿਰੀਖਣ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਾਹਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਕੀ ਹੈ?
ਹਾਦਸੇ ਅਤੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦਾ ਮਾਮੂਲੀ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਣਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਸੈਕਟਰ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਦੋਂ ਹੀ ਮੁੱਦੇ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਬੀਮਾ ਦਾਅਵਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਅਨੁਸਾਰ 2021 ਫਰਾਡ ਇਨਵੈਸਟੀਗੇਸ਼ਨ ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਸਾਲਾਨਾ ਰਿਪੋਰਟ ਮਿਸ਼ੀਗਨ ਸਰਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਕਲੇਮ ਫਰਾਡ ਨੇ ਆਟੋ ਇੰਜਰੀ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਲਈ ਲਗਭਗ $7.7 ਬਿਲੀਅਨ ਵਾਧੂ ਭੁਗਤਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਆਟੋ-ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਲੀਕੇਜ ਵਿੱਚ ਹਰ ਸਾਲ $29 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਵਾਹਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਸੇ ਵਾਹਨ ਦੇ ਬਾਹਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸੱਟਾਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਹੱਦ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ। ਕਾਰ ਨੂੰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਬੀਮੇ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਮੁਰੰਮਤ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਇਮੇਜਿੰਗ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੂਲ।
ਵਾਹਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ AI-ਪਾਵਰਡ ML ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ?
ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਇੱਕ ਸਫਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ML ਕਾਰ ਨੁਕਸਾਨ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਲਈ।
ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ
ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸਹੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰਾਇੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਨਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਹਰੇਕ ਖੋਜੇ ਗਏ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ. ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਥਾਨਕਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਲਿਆਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਹਰੇਕ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਵਸਤੂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਅਤੇ ਕਲਾਸ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਭਾਜਨ:
ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵਿਭਾਜਨ ਵੀ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬਾਈਨਰੀ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਦੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਫੋਰਗਰਾਉਂਡ ਵਿਚਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਿਛੋਕੜ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਵਾਹਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ
ਵਾਹਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਐਨੋਟੇਟ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼। ਬਿਨਾ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਲੂਪ ਐਨੋਟੇਟਰ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ।
ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ:
- ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ
- ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਕਰਨਾ - ਵਾਹਨ 'ਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸਹੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ
- ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਮੁਰੰਮਤ ਦੀ ਲੋੜ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਉਸ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਾਹਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਖੰਡਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਮਐਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੇਗਾ।
ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਵਾਹਨ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੀ ਤਸਵੀਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈੱਟ
ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਵਾਹਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਖਰੀਦ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਪੇਸ਼ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝੀਏ।
ਉਚਿਤ ਖਰੀਦ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ
ਕਿਉਂਕਿ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਧਾਤੂ ਸਤਹਾਂ ਹੋਣ ਲਈ ਪਾਬੰਦ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਗਏ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਵਜੋਂ ਗਲਤ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਿਆਪਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਲਏ ਗਏ ਵਿਭਿੰਨ ਚਿੱਤਰ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਸਿਰਫ਼ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ।
ਨੁਕਸਾਨੇ ਗਏ ਵਾਹਨਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇੰਟਰਨੈਟ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਚਿੱਤਰ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਕਾਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ - ਜਿਸ ਕੋਲ ਟੁੱਟੀਆਂ ਕਾਰ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਭੰਡਾਰ ਹੋਵੇਗਾ।
ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਬੇਕਾਬੂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਲਈਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਫੋਕਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ, ਧੁੰਦਲੇ, ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਚਮਕਦਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ। ਚਮਕ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਕੇ, ਆਕਾਰ ਘਟਾਉਣ, ਵਾਧੂ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ, ਆਦਿ ਦੁਆਰਾ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰਿਫਲਿਕਸ਼ਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਡਲ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਅਤੇ ਇੰਸਟੈਂਸ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
ਵਾਹਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਕੇਤ ਮਿਲਣ ਦਾ ਇੱਕ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਮਾਡਲ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਗਲਤ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਦੋ-ਪੱਧਰੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਸਿਰਫ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ - ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਸਿਰਫ ਦੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰੇਗਾ। ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਾਹਨ ਖਰਾਬ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੂਜਾ ਟੀਅਰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਕਾਰ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ।
ਸ਼ੈਪ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਮਾਰਕੀਟ ਲੀਡਰ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਸ਼ੈਪ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬੇਮਿਸਾਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਾਹਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ. ਤੁਹਾਡੇ ML ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਾਡੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ
ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਅਸੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਓਨਾ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ML ਮਾਡਲ। ਸਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕੋਣਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਾਂ ਤੋਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ
ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਇੱਕ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ ਬੀਮਾ ਦਾਅਵੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ। ML ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ, Shaip ਟ੍ਰੇਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨੁਕਸਾਨੇ ਗਏ ਵਾਹਨਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵੀ ਹਨ।
ਚਿੱਤਰ/ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੀ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਗਏ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਐਨੋਟੇਟਰ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਖੰਡਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਦੰਦਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨੁਕਸਾਨ ਕਾਰ ਦੇ ਹਿੱਸੇ, ਕਾਰ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਅਤੇ ਬਾਹਰਲੇ ਪੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦਰਾਰਾਂ ਜਾਂ ਦਰਾਰਾਂ।
ਵਿਭਾਜਨ
ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਭਾਜਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਵਿਭਾਜਨ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੁਕਸਾਨ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਨੁਕਸਾਨ ਵਾਲੇ ਭਾਗਾਂ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ, ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਪਾਸੇ ਜਾਂ ਖੇਤਰ - ਬੰਪਰ, ਹੈੱਡਲੈਂਪ, ਦਰਵਾਜ਼ਾ, ਸਕ੍ਰੈਚ, ਡੈਂਟਸ, ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਸ਼ੀਸ਼ੇ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਾਹਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ?
Shaip ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਆਪਕ ਵਾਹਨ ਨੁਕਸਾਨ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦਾ.
ਸਾਡੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਐਨੋਟੇਟਰ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਮਾਡਲ ਸਾਡੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਹੋਰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਅੱਜ
