Restb.ai предлагает индивидуальное компьютерное зрение как услугу (CVaaS)
Restb.ai, стартап B2B из Барселоны, предлагает индивидуальное компьютерное зрение как услугу (CVaaS) для решения задач бизнеса с помощью ИИ. Команда предлагает свои алгоритмы машинного обучения компаниям, которые хотят решить конкретные проблемы или улучшить свои предложения, автоматически определяя, что находится на конкретном изображении.
Restb.ai отличается тем, что предоставляет CVaaS, специально отвечая потребностям бизнеса. Это контрастирует с технологическими гигантами, такими как Facebook и Google, которые используют свои собственные данные для обучения алгоритмов ИИ для своих собственных целей. Модель CVaaS от Restb.ai взимает первоначальную плату за обучение для создания индивидуальной модели, адаптированной к потребностям каждого клиента, а затем плату за каждый вызов API.
Restb.ai была запущена в марте ۲۰۱۵ года и в настоящее время имеет шесть клиентов. Компания сосредоточилась на привлечении крупных клиентов в различных отраслях промышленности и в настоящее время ищет начальное финансирование.
Одним из пользователей этой технологии является Wallapop, онлайн-рынок товаров с рук, который использовал Restb.ai для идентификации и предотвращения публикации пользователями изображений незаконных наркотиков на своем сайте.
Гарсиа, вице-президент по росту и бизнес-развитию Restb.ai, утверждает, что точность модели Restb.ai, после обучения для конкретного использования, запрошенного клиентом, достигает ۹۸ процентов. Система работает, позволяя пользователям вводить индивидуальные ключевые слова, на которых обучена модель (например, марка / модель автомобиля). Затем модель отображает процент, указывающий ее уверенность в конкретной идентификации. Этот процесс происходит практически в режиме реального времени.
Гарсиа выделяет пример правоохранительных органов, которые автоматизируют сопоставление номерных знаков с маркой / моделью автомобиля, чтобы подтвердить, что номерной знак не был переставлен на другое транспортное средство.
По словам Гарсиа, процесс обучения для каждой индивидуальной модели занимает около трех недель, в то время как количество данных, необходимых для обучения ИИ, зависит от приложения. Он утверждает, что обычно требуется от ۱۵۰ до ۲۰۰۰ изображений для обучения для конкретной индивидуальной потребности, причем клиент предоставляет данные. В примере с автомобилем для каждой машины требовалось ۱۵۰۰ изображений, хотя алгоритм может идентифицировать модель автомобиля по фотографии только заднего фонаря или разбитой машины. Он также может указать сторону / вид автомобиля, изображенного на изображении.
Другие примеры использования CVaaS от Restb.ai включают в себя рынки недвижимости, которые хотят идентифицировать и индексировать фотографии интерьеров квартир, устраняя необходимость в ручном добавлении тегов к загруженным изображениям и обеспечивая более точный таргетинг контента за счет улучшенной таксономии данных изображений. Кроме того, норвежская горнодобывающая компания использует эту технологию для автоматизации и ускорения идентификации конкретных минеральных кристаллов, освобождая человеческий персонал для других задач.
Гарсиа упоминает американского конкурента, clarifai, но отмечает, что они фокусируются на общем моделировании, таком как определение обнаженности, в то время как Restb.ai стремится к дифференциации, предлагая индивидуальные развертывания, адаптированные к очень специфическим потребностям клиентов.
