Accélérez l'entraînement des workloads de vision par ordinateur grâce à une gestion des données simplifiée à l'extrême qui élimine les goulots d'étranglement de la périphérie au cœur, et jusqu'au cloud, et qui empêche les API de confondre un chihuahua avec un muffin.
La vision par ordinateur est un domaine de l'IA qui permet d'entraîner les ordinateurs pour qu'ils capturent et interprètent les informations issues de données image et vidéo. En appliquant des modèles de machine learning aux images, les ordinateurs peuvent classer les objets et répondre aux demandes des utilisateurs, par exemple en déverrouillant leur smartphone grâce à la reconnaissance faciale. Qu'il s'agisse d'ajouter un filtre pour égayer vos selfies ou de détecter des lésions pulmonaires par imagerie médicale, les applications de la vision par ordinateur sont multiples.
La vision par ordinateur repose sur des systèmes de stockage scale-out basés sur des fichiers... des milliards de fichiers ! La bonne nouvelle, c'est que NetApp a été désigné leader de ce domaine dans l'étude mondiale MarketScape d'IDC.
Pour intégrer les algorithmes de machine learning, une application de vision par ordinateur nécessite des quantités massives de données et une puissance de calcul considérable, faute de quoi les pistes seront brouillées. Les modèles d'IA correctement entraînés sont extrêmement précis et peuvent sauver des vies.
Détectez les fraudes, améliorez l'expérience des clients, et proposez des produits et des services innovants plus rapidement.
Grâce à l'automatisation, les tâches répétitives sont effectuées plus rapidement, ce qui simplifie le travail pour les humains et optimise l'efficacité.
Aucune place à l'erreur : la vision par ordinateur est plus précise que la vision humaine, ce qui présente d'énormes avantages pour des applications telles que le dépistage précoce du cancer par imagerie.
Réduisez les coûts liés aux processus manuels : après avoir été entraîné, un ordinateur peut répéter les mêmes tâches à moindres frais.
Les entreprises de nombreux secteurs ont recours à la vision par ordinateur et au machine learning pour obtenir des informations exploitables à partir des quantités massives de données qu'elles génèrent.
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