ปรับโมดูลการเรียนรู้ของเครื่องให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพและความแม่นยำ และขัดขวางกลุ่มตลาดที่ต้องใช้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับภูมิสารสนเทศ
จำนวนกรณีการใช้งานที่ไม่ซ้ำกันสำหรับบริษัท AI เชิงพื้นที่เพิ่มขึ้นในแต่ละวัน และเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด คุณต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมแบบสุญญากาศ จำนวนภาคส่วนเช่น Ride-sharing – Uber, Logistics, Farming, Infra ที่ใช้ตำแหน่งและ GIS เป็นตัวอย่างที่โดดเด่นบางส่วน สถิติการตลาดจะช่วยให้คุณเข้าใจอันดับได้ดีขึ้น
อุตสาหกรรม:
ประมาณว่าอย่างน้อย 80% ของข้อมูลทั้งหมดมีลักษณะทางภูมิศาสตร์ เนื่องจากข้อมูลส่วนใหญ่รอบตัวเราสามารถอ้างอิงทางภูมิศาสตร์ได้ โดยมาตรการนี้ 80% จากข้อมูลขนาดใหญ่ 2.5 เอ็กซาไบต์ที่สร้างขึ้นทุกวันเป็นข้อมูลทางภูมิศาสตร์
เมื่อผู้ใช้ทำงานกับโซลูชันของคุณ พวกเขาคาดหวังว่าจะได้รับรายละเอียดที่แม่นยำที่จะช่วยให้พวกเขาทำงานให้ลุล่วงได้ อาจเป็นการวางแผนเส้นทางขึ้นทางด่วน มองหาสถานที่ใกล้เคียง ล่าสัตว์ ประเมินสภาพอากาศของสถานที่หรืออะไรก็ได้ ไม่ว่าพวกเขาจะทำอะไร พวกเขาต้องการผลลัพธ์ที่เฉียบแหลม ซึ่งสามารถเกิดจากการฝึกอบรมที่สอดคล้องกันโดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับโครงการเชิงพื้นที่เท่านั้น
นั่นคือที่มาของความเชี่ยวชาญและเครือข่ายข้อมูลของเรา
ภาพถ่ายดาวเทียมมีบทบาทสำคัญในการจัดหาคุณภาพและข้อมูลเชิงพื้นที่ที่แม่นยำสำหรับโครงการ AI เครือข่ายที่ไร้ที่ติและวิธีปฏิบัติที่รัดกุมของเราช่วยให้มั่นใจได้ว่าคุณจะได้รับข้อมูลการฝึกอบรมที่ถูกต้อง เกี่ยวข้อง และอัปเดตมากที่สุดสำหรับวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมของคุณเพื่อการฝึกโมเดล AI ของคุณอย่างแม่นยำ
ข้อมูลเชิงพื้นที่ประกอบด้วยรูปภาพและรูปร่างที่สม่ำเสมอ ผิดปกติ และผิดปกติหลายรูป การทำหมายเหตุประกอบแต่ละองค์ประกอบในชุดข้อมูลจำเป็นต้องใส่ใจในรายละเอียดและชั่วโมงการทำงานที่มีคุณภาพอย่างพิถีพิถัน SMEs และผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลของเราทุ่มเทอย่างเต็มที่เพื่อให้แน่ใจว่าทุกพิกเซลหรือไบต์ของข้อมูลของคุณได้รับการใส่หมายเหตุอย่างถูกต้อง
คำอธิบายประกอบจะพล็อตจุดที่ปลายแต่ละด้านหรือขอบของวัตถุ โดยไม่คำนึงถึงรูปร่างหรือขนาดในภาพ/วิดีโอ ในด้านโลจิสติกส์ Geo.AI อุดช่องว่างและรวบรวมข้อมูลตำแหน่งที่แม่นยำซึ่งช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการจัดส่ง
ตรวจจับอินสแตนซ์ของวัตถุคงที่หรือเคลื่อนไหวภายในเฟรม (รูปภาพหรือวิดีโอ) เพื่อตรวจจับและติดตามวัตถุ บริษัทแชร์รถผ่าน Geo AI สามารถคำนวณความหนาแน่นของรถยนต์และความพร้อมใช้งานในพื้นที่เฉพาะได้
ผู้เชี่ยวชาญจะใส่คะแนนไว้ที่ส่วนใดส่วนหนึ่งภายในรูปภาพ เพื่อช่วยค้นหา แยกแยะ หรือระบุวัตถุ และดูภาพทั้งหมด
รูปภาพจะถูกรวมกลุ่ม/แบ่งส่วนอย่างถูกต้องในส่วนประกอบต่างๆ แล้วติดป้ายกำกับเพื่อตรวจจับวัตถุภายในเฟรมที่กำหนด
ดึงข้อมูลภายในภูมิภาคที่กำลังศึกษา ความฉลาดที่สามารถดึงออกมาได้คือตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ การเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลและเวลา ฯลฯ
จำแนกวัตถุในภาพตามการจัดหมวดหมู่ที่กำหนดเอง รวมถึงที่ดิน ถนน ยานพาหนะ ทรัพย์สินที่อยู่อาศัย ฯลฯ
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
พนักงานที่มีการจัดการเพื่อการควบคุมที่สมบูรณ์ ความน่าเชื่อถือ และประสิทธิผล
แพลตฟอร์มอันทรงพลังที่รองรับคำอธิบายประกอบประเภทต่างๆ
รับรองความถูกต้องขั้นต่ำ 95% เพื่อคุณภาพที่เหนือกว่า
โครงการระดับโลกในกว่า 60 ประเทศ
SLA ระดับองค์กร
ชุดข้อมูลการขับขี่ในชีวิตจริงที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
