3DiVi
Core AI Platform

Чтобы дополнить данные из реального мира, этот инструмент генерирует синтетические обучающие данные. Использование синтетических данных в обучении имеет ряд преимуществ: отсутствие необходимости ручной разметки данных; возможность получения большого объема данных при относительно небольших трудозатратах; возможность управления степенью разнообразия предъявляемых ситуаций и величиной вариаций путем выбора оптимальных параметров генерации; простота расширения набора данных (добавление новых целей и их параметров). возможность генерировать данные для случаев, редко встречающихся в реальности (например, производственные аварии, пожары и т.д.)

Этот инструмент позволяет размечать данные для обучающей и тестовой выборки в полуавтоматическом режиме. Используя интеллектуальные технологии интерполяции, а также используя другие интеллектуальные усовершенствования, время разметки сокращается в 5-10 раз.

Этот инструмент позволяет эффективно обучать модели, анализировать ошибки, строить метрики, графики и визуализировать результаты обучения, в том числе в динамическом режиме на различных подмножествах наборов данных. Это позволяет найти основные виды ошибок, а также тонкие моменты в работе модели, что позволяет сузить круг гипотез для проверки и ускорить достижение желаемого результата.

Эффективность выполнения, объем используемой памяти и энергопотребление являются решающими факторами при развертывании модели. Чтобы обеспечить переносимость на устройства с жесткими вычислительными средами, мы внедрили методы сжатия моделей, такие как квантование, сокращение и дистилляция, и включили их в конвейер производства моделей. Такие методы могут преобразовать обученную модель в облегченную модель, которая быстрее работает на периферийных устройствах и потребляет меньше памяти, сохраняя при этом сопоставимую точность.

Инструмент непрерывного обучения позволяет автоматизировать переобучение модели. Он охватывает весь срок службы модели, от ввода данных до измерения производительности в процессе эксплуатации. Непрерывное обучение гарантирует, что ваша модель будет обновлена, как только появятся признаки ухудшения или изменения в окружающей среде.

Мы интегрируем передовые технологии конфиденциальных вычислений, чтобы обеспечить обучение моделей с данными клиентов, хранящимися на стороне клиента, без передачи необработанных образцов данных за счет комбинации ряда вычислительных технологий шифрования. Это обеспечивает безопасность данных, конфиденциальность данных и соответствие нормативным требованиям на протяжении всего производственного процесса.