-
-
-
ਉਦਯੋਗ ਦੁਆਰਾ
-
ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਦੁਆਰਾ
-
-
ਕੰਪਨੀ
ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ, ਐਨੋਟੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਭਾਗ ਕਰੋ
ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਬੀਮੇ ਵਿੱਚ AI ਵਿੱਚ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਜਲਦੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਜਲਦੀ ਹੀ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਹੱਥੀਂ ਕੀਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੀਤ ਦੀ ਗੱਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ। ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਈ ਧਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਸਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਦੇ ਗਲਤ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਹੁੰਦੇ ਸਨ।
ਉਦਯੋਗ:
2020 ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਟੱਕਰ ਮੁਰੰਮਤ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦਾ ਆਕਾਰ USD 185.98 ਬਿਲੀਅਨ ਸੀ। ਇਸ ਦੇ 2021 ਤੋਂ 2028 ਤੱਕ 2.1% ਦੇ CAGR ਨਾਲ ਫੈਲਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।
ਉਦਯੋਗ:
ਅਮਰੀਕੀ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਟੱਕਰ ਮੁਰੰਮਤ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦਾ ਆਕਾਰ 2018 ਵਿੱਚ 33.75 ਬਿਲੀਅਨ ਅਮਰੀਕੀ ਡਾਲਰ ਸੀ ਅਤੇ 2019 ਤੋਂ 2025 ਤੱਕ 1.5% ਦੀ CAGR ਨਾਲ ਵਧਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।
ਵੇਰਿਸਕ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ - ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੰਪਨੀ, ਯੂਐਸਏ ਆਟੋ ਬੀਮਾਕਰਤਾ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਛੱਡੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਾਲਾਨਾ $ 29 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੈਨੂਅਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ। ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਨੁਕਸਾਨੇ ਗਏ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਹੱਦ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ, ਲੋੜੀਂਦੀ ਮੁਰੰਮਤ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰ/ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ML ਮਾੱਡਲ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਨਿਰੀਖਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸੜਕ, ਮੌਸਮ, ਰੋਸ਼ਨੀ, ਗਤੀ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਦੁਰਘਟਨਾ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ, ਅਤੇ ਆਵਾਜਾਈ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਇਹ ਸਭ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਬਾਅਦ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚਿੱਤਰ/ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਸਮੂਹ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਮਾਡਲ ਓਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੋਵੇਗਾ। ਅਸੀਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕਾਰ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਕਾਰਾਂ ਦੇ ਪੁਰਜ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਤੋਂ 360° ਕੋਣ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਵਾਹਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲਾਈਸੈਂਸ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਵਾਹਨ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ/ਕਾਰ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਤਾਂ ਜੋ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬੀਮਾ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਆਬਜੈਕਟ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ/ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅੱਗੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਐਨੋਟੇਟਰ ਕਾਰ ਦੇ ਬਾਹਰੀ/ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੈਨਲਾਂ ਤੋਂ ਡੈਂਟ, ਡਿੰਗ, ਜਾਂ ਦਰਾੜ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਬੰਪਰ, ਫੈਂਡਰ, ਕੁਆਰਟਰ ਪੈਨਲ, ਦਰਵਾਜ਼ੇ, ਹੁੱਡ, ਇੰਜਣ, ਸੀਟਾਂ, ਸਟੋਰੇਜ, ਟਰੰਕਸ, ਆਦਿ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ 55-ਪਹੀਆ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀਆਂ 1000k ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਤਸਵੀਰਾਂ (2 ਪ੍ਰਤੀ ਮਾਡਲ)।
ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ 82-ਪਹੀਆ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀਆਂ 1000k ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਤਸਵੀਰਾਂ (3 ਪ੍ਰਤੀ ਮਾਡਲ)
32k ਐਨੋਟੇਟਡ ਤਸਵੀਰਾਂ (ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ)
ਨੁਕਸਾਨੇ ਗਏ 4 ਪਹੀਆ ਵਾਹਨ।
ਭਾਰਤ ਅਤੇ ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕਾ ਖੇਤਰਾਂ ਤੋਂ ਮਾਮੂਲੀ ਨੁਕਸਾਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕਾਰਾਂ ਦੇ 5.5k ਵੀਡੀਓ
ਸ਼ੈਪ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਐਮਐਲ ਮਾਡਲ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਜੋ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਧੋਖਾਧੜੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਅਤੇ ਅੰਡਰਰਾਈਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਕੇ
ਲਾਗਤ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਮੁਰੰਮਤ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਲਿਆ ਕੇ
ਕਾਰ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲੈਣ ਵੇਲੇ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਰੈਂਟਲ ਕੰਪਨੀ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਲਿਆ ਕੇ
ਸਮਰਪਿਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੀਮਾਂ:
ਉੱਚਤਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਨਾਲ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
ਪੇਟੈਂਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਸੰਪੂਰਨ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਮਚਾਰੀ
ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਬਿਹਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 95% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ
60+ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗ੍ਰੇਡ SLAs
ਵਧੀਆ-ਵਿੱਚ-ਕਲਾਸ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ
ਵਿਸ਼ਵ-ਮੋਹਰੀ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ.
