مصنوعي استخباراتو خپل ګټورتوب او پیچلتیا په څو برخو کې خپره کړې، او د دې پرمختللې ټیکنالوژۍ یو نوی غوښتنلیک د وسایطو زیان کشف کول دي. د موټر د زیان ادعا کول د پام وړ وخت مصرفي فعالیت دی.
برسېره پردې، تل د ادعاوو د افشا کیدو احتمال شتون لري - د نقل شوي او حقیقي ادعاګانو د حل ترمنځ توپیر.
د ادعا تصویب د بصری تفتیش، کیفیت تحلیل، او د ګوتو د عمومي اصول په توګه تایید پورې اړه لري. لکه څنګه چې ارزونه ځنډیږي یا غلطه کیږي، دا د ادعاوو پروسس کول یوه ننګونه ده. بیا هم، د موټرو اتوماتیک زیان کشف دا ممکنه کوي چې تفتیش، اعتبار، او د ادعا پروسس چټک کړي.
د وسایطو د زیان کشف څه شی دی؟
حادثې او د موټرو کوچني زیانونه په دې سیمه کې خورا عام دي د موټرو سکتور. په هرصورت، مسلې یوازې هغه وخت رامینځته کیږي کله چې د بیمې ادعا شتون ولري. د وینا له مخې د 2021 د درغلیو د تفتیش واحد کلنی راپور د میشیګان د حکومت لخوا خپور شوی، د موټرو ادعا درغلۍ نږدې 7.7 ملیارد ډالرو اضافي تادیاتو کې د موټرو ټپ ادعاګانو ته اضافه کړې. د موټرو لوړ بیمه کونکي هر کال د پریمیم لیک له امله نږدې 29 ملیارد ډالر له لاسه ورکوي.
د وسایطو زیان موندنه د ماشین زده کړې کاروي الګوریتمونه په اتوماتيک ډول د موټر بهرنی بدن کشف کوي او د هغې ټپونه او د زیان اندازه ارزوي. موټر ته زیانونه نه یوازې د بیمې موخو لپاره پیژندل شوي بلکه د ترمیم لګښت اټکل کولو لپاره هم کارول کیږي کمپیوټر لید او د عکس پروسس کولو وسیلې.
د وسایطو د زیان کشفولو لپاره د AI-powered ML ماډل څنګه جوړ کړئ؟
یو پیاوړی د روزنې ډیټاسیټ خورا مهم دی د بریالي او اغیزمن ML موټر زیان کشف ماډل لپاره.
د څیز پیژندنه
د انځورونو څخه، د زیان دقیق ځای په سمه توګه پیژندل شوی او د انځور کولو له لارې ځایی شوی تړل شوي بکسونه د هر کشف شوي زیان شاوخوا. د دې لپاره چې دا پروسه منظمه او چټکه شي، د محلي کولو او طبقه بندي کولو لپاره تخنیکونه شتون لري. دا د هر پیژندل شوي څیز لپاره د جلا پابندۍ بکس او ټولګي رامینځته کولو ته اجازه ورکوي.
قطعات:
یوځل چې توکي وپیژندل شي او طبقه بندي شي، طبقه بندي هم ترسره کیږي. د بائنري قطع کول هغه وخت کارول کیږي کله چې په مخکینۍ برخه کې شیان له شالید څخه جلا کولو ته اړتیا وي.
د موټر زیان معلومولو لپاره د ML ماډلونو روزنه څنګه
د وسایطو زیانونو کشف کولو لپاره د ML ماډلونو روزلو لپاره ، تاسو په دقیق ډول متنوع ډیټاسیټ ته اړتیا لرئ تشریح شوي انځورونه او ویډیوګانې. پرته خورا دقیق او دقیق لیبل شوي ډاټا، د ماشین زده کړې ماډل به د زیانونو کشف کولو توان ونلري. دا اړینه ده چې د انسان دننه-لوپ تشریح کونکي او د تشریح وسیلې د معلوماتو کیفیت چیک کړي.
د دې دریو پیرامیټونو په لټه کې موډلونو ته روزنه ورکړئ:
- معاینه کول چې ایا زیان شتون لري که نه
- د زیان ځایی کول - په موټر کې د زیان دقیق موقعیت پیژندل
- د موقعیت، ترمیم اړتیا او د زیان ډول پر بنسټ د زیان شدت ارزول.
یوځل چې موټر ته زیان وپیژندل شي ، طبقه بندي او قطع شي ، نو اړینه ده چې ماډل وروزل شي ترڅو نمونې وګوري او تحلیل یې کړي. د روزنې ډیټاسیټ باید د ML الګوریتم له لارې پرمخ وړل شي کوم چې به ډاټا تحلیل او تشریح کړي.
ستاسو د کمپیوټر لید ماډل ګړندي روزلو لپاره د شیلف څخه بهر د وسایطو زیان کشف عکس او ویډیو ډیټا سیټونه
د وسایطو د زیان په کشف کې ننګونې
کله چې د وسایطو زیان کشف کولو برنامه رامینځته کړئ ، پراختیا کونکي کولی شي د ډیټاسیټونو پیرودلو ، لیبل کولو ، او پری پروسس کولو کې له ډیری ننګونو سره مخ شي. راځئ چې د ټیمونو لخوا مخ په وړاندې ځینې خورا عام ننګونې پوه شو.
په سمه توګه تدارک د روزنې ډاټا
څرنګه چې د وسایطو د زیان ریښتینې نړۍ عکسونه د انعکاس کونکي موادو او فلزاتو سطحونو پورې تړلي دي، نو په عکسونو کې موندل شوي دا انعکاس ممکن د زیان په توګه غلط تعبیر شي.
سربیره پردې ، ډیټاسیټ باید مختلف عکسونه ولري چې په مختلف چاپیریال کې اخیستل شوي ترڅو د اړونده عکسونو ریښتیني جامع سیټ ترلاسه کړي. یوازې چیرې چې په ډیټاسیټ کې مختلف شتون شتون لري ماډل به وکوالی شي دقیق وړاندوینې وکړي.
د خرابو وسایطو عامه ډیټابیس شتون نلري چې د روزنې موخو لپاره کارول کیدی شي. د دې ننګونې سره د مقابلې لپاره، تاسو کولی شئ یا د انټرنیټ سکور انځورونه راټول کړئ یا د موټر سره کار وکړئ د بیمې شرکتونه - څوک به د مات شوي موټر عکسونو ذخیره ولري.
د انځورونو مخکې پروسس کول
د وسایطو د زیان انځورونه به غالبا په غیر کنټرول شوي چاپیریال کې اخیستل کیږي، چې انځورونه د تمرکز څخه بهر، تیاره، یا ډیر روښانه ښکاري. دا اړینه ده چې عکسونه د روښانتیا تنظیم کولو ، کمولو ، د اضافي شور لرې کولو ، او داسې نورو له لارې مخکې پروسس کړئ.
په عکسونو کې د انعکاس مسلو اداره کولو لپاره ، ډیری ماډلونه د سیمانټیک او مثالي قطع کولو تخنیکونه کاروي.
غلط مثبت
د وسایطو د زیان ارزولو په وخت کې د غلط مثبت نښو د ترلاسه کولو لوړ خطر شتون لري. د AI ماډل ممکن په غلط ډول زیان وپیژني کله چې هیڅ شتون نلري. دا ننګونه د دوه درجې پیژندنې او طبقه بندي ماډل په کارولو سره کم کیدی شي. لومړی ګام به یوازې بائنری طبقه بندي ترسره کړي - یوازې د دوه کټګوریو تر مینځ د معلوماتو طبقه بندي کول - په عکسونو کې. کله چې سیسټم وپیژني چې موټر خراب شوی، دویمه درجه به اغیزه وکړي. دا به موټر ته د زیان ډول پیژندلو پیل وکړي.
شیپ څنګه مرسته کوي؟
د بازار د مشر په توګه، شیپ په غیر معمولي ډول د لوړ کیفیت او دودیز روزنې ډیټاسیټونه د AI پر بنسټ جوړونکو سوداګرۍ ته وړاندې کوي د وسایطو د زیان کشف کولو ماډلونه. ستاسو د ML ماډل روزنې لپاره زموږ د ډیټاسیټ رامینځته کولو پروسه د مختلف مرحلو څخه تیریږي.
د ډاټا ټولګه
د روزنې ډیټا سیټ جوړولو کې لومړی ګام د ډیری سرچینو څخه د اړونده او مستند عکسونو او ویډیوګانو اخیستل دي. موږ پوهیږو چې څومره متنوع ډیټاسیټ چې موږ یې جوړوو، د ML ماډل به ښه وي. زموږ ډیټاسیټ د ډیری زاویو او ځایونو څخه عکسونه او ویډیوګانې لري ترڅو د لوړې کټګورۍ ډاټا رامینځته کړي.
د معلوماتو جواز ورکول
تصدیق کول راغونډ شوي معلومات د وړاندوینې وړ جوړولو لپاره یو مهم ګام دی د بیمې ادعاګانې ماډل او د بیمې شرکتونو لپاره د خطر کمول. د ML روزنې ګړندۍ کولو لپاره ، شیپ د شیلف څخه بهر ډیټا سیټونه هم وړاندیز کوي ترڅو د روزنې زیانونو موندلو کې ګړندي مرسته وکړي. سربیره پردې ، زموږ ډیټاسیټ د ماډلونو او برانډ په پام کې نیولو پرته د ویجاړ شوي موټرو او موټرو عکسونه او ویډیوګانې هم لري.
انځور/ویډیو تشریح
د ادعاوو پروسس کول ماډلونه باید وکوالی شي په اتوماتيک ډول توکي کشف کړي، زیانونه وپیژني، او په ریښتینې نړۍ کې د هغې شدت ارزونه وکړي. یوځل انځورونه او ویډیو په برخو ویشل شوي، دوی زموږ د روزل شوي ډومین متخصصینو لخوا د AI پر بنسټ الګوریتم په مرسته تشریح شوي. زموږ تجربه لرونکي تشریح کونکي په زرګونو عکسونه او ویډیو برخې لیبل کوي چې په دقیق ډول د غاښونو پیژندلو باندې تمرکز کوي ، زیانونه د موټر برخېد موټر په داخلي او خارجي تختو کې درزونه، یا درزونه.
قطع کول
کله چې د معلوماتو تشریح کولو پروسه بشپړه شي، د معلوماتو ویشل کیږي. په عین حال کې، طبقه بندي یا طبقه بندي د زیان یا غیر زیانمن شوي برخو، د زیان شدت، او د زیان اړخ یا ساحه - بمپر، سر لیمپ، دروازه، سکریچ، غاښونه، مات شوي شیشې او نور.
ایا تاسو چمتو یاست چې د خپل موټر د زیان کشف کولو ماډل ازموینه وکړئ؟
په شیپ کې، موږ د وسایطو د زیانونو جامع ډیټاسیټونه چمتو کوو چې د وسایطو د زیان کشف کولو ماډلونو ځانګړي اړتیاو پوره کولو لپاره ډیزاین شوي او ډاډ ترلاسه کوي ګړندی پروسس کول د ادعاوو
زموږ تجربه لرونکي تشریح کونکي او د انسان دننه لوپ ماډلونه زموږ په تشریح شوي کار کې د باور وړ کیفیت او لوړ پوړ دقت تضمینوي.
نور پوهیدل غواړئ؟ موږ سره اړیکه ونیسئ نن.
