Vision AI

오른쪽의 아키텍처 다이어그램에 표시된 솔루션은 Cloud Storage 버킷에 새 PDF 문서를 추가할 때 트리거되는 파이프라인을 배포합니다. 파이프라인은 문서에서 텍스트를 추출하고 추출된 텍스트에서 요약을 생성하며 사용자가 보고 검색할 수 있도록 요약을 데이터베이스에 저장합니다.

Jupyter 노트북을 통해 파일을 업로드하거나 Google Cloud 콘솔에서 Cloud Storage에 직접 파일을 업로드하여 애플리케이션을 호출할 수 있습니다.

오른쪽의 다이어그램에 표시된 이 솔루션은 선행 학습된 머신러닝 모델을 사용하여 사용자가 제공한 이미지를 분석하고 이미지 주석을 생성합니다. 이 솔루션을 배포하면 안전하지 않거나 유해한 사용자 제작 콘텐츠를 처리하고 실제 문서의 텍스트를 디지털화하며 이미지에서 객체를 감지 및 분류하는 등의 작업을 할 수 있는 이미지 처리 서비스가 생성됩니다.

구성 및 보안 설정을 검토하여 다양한 요구사항에 맞게 이미지 처리 서비스를 조정하는 방법을 이해할 수 있습니다.

애플리케이션으로 동영상 데이터를 분석하기 전에 Vertex AI Vision의 스트림 서비스를 사용하여 연속적인 데이터 흐름을 위한 파이프라인을 만드세요. 수집된 데이터는 Google의 선행 학습된 모델 또는 커스텀 모델을 통해 분석됩니다. 스트림의 분석 출력은 Vertex AI Vision Warehouse에 저장됩니다. 이곳에서 고급 AI 기반 검색 기능을 사용하여 구조화되지 않은 미디어 콘텐츠를 쿼리할 수 있습니다.

Visual Inspection AI는 모든 단계에서 최적화되므로 설정이 쉽고 ROI를 빠르게 달성할 수 있습니다. 범용 ML 플랫폼보다 고성능 검사 모델 학습을 시작하는 데 필요한 라벨이 지정된 이미지 수가 최대 300배 적으며 정확도가 최대 10배까지 향상되었습니다. 전문 지식 없이도 모델을 학습시킬 수 있으며 모델이 온프레미스에서 실행됩니다. 무엇보다도 공장 현장의 데이터로 모델을 지속적으로 업데이트할 수 있으므로 새로운 사용 사례를 발견하면 정확도가 향상됩니다.