キャパシティ、必要に応じたスケーリングを手に入れましょう。ワークロードでも利用しましょう。ひと夏を過ごすのは、どんな人たちなのでしょうか。学ぶことに貪欲で、ためらわずに新しいことに挑戦し、曖昧な状況に直面したときに失敗を恐れずにチャレンジできる学生を求めています。選んだ理由は、製品にフォーカスできる環境があるからです。具体的にはアイデアの発案から出荷までの開発サイクル全体を一望し、お客様に寄り添う方法を身につけることができます。インターンは実験的なプロジェクトに挑戦し、新技術への取り組みを通じて創造力と製品開発スキルを培います。社内製品グループの提案によるものが一般的です。週間で作成するという挑戦を受けて立ちました。画像認識を活用する単純なリクエストから取りかかったチームは、有用と認められる優れた製品にするため、市場調査とユーザー調査を実施しました。経験を積みながらひと夏を過ごし、少なくとも人間と同じくらい正確に工具を認識するツールを作成しました。時間以上を費やすことは珍しくなく、不必要な遅れ、過剰在庫、工具の紛失の原因になっていました。万ドル以上の機器を紛失することもありました。この問題に対応するには、標準化されていない技術を組み合わせる必要があります。コードが関わってきます。チームからの問い合わせは、次のようなものでした。ようなモデル番号を読み取る必要があります。パック搭載など、複数の構成で組み立てられていることがあります。さまざまな角度から確認しなければならないこともあります。一般的な工事現場における各種の照明条件や背景の数も検討に入れる必要があります。ビジョンを使って解決すべき、きわめて興味深い問題が早くも突きつけられました。インターンによる取り組みドリル、のこぎり、巻き尺を見分けるように、まったく異なるもの同士を識別する場合は、分類アルゴリズムを簡単に学習させると高度な精度が得られます。つのドリルのような非常に似た工具を分類器で正確に区別できるかどうかということでした。サービスを検討しました。サイエンスに精通していなくても、実用レベルのモデルの作成に取りかかることができるところです。あれば、適切なソリューションになることが証明されています。何千もの工具がある製品ラインに対してこれほど多くの画像を手動で収集するのは難しいことがすぐに明らかになりました。まもなくチームの関心は、学習用の画像を合成で生成する方法の模索に移りました。レンダリングの両方を実施しました。次に、これらの画像にランダムな背景を重ねて、本物の写真を模倣しました。このアプローチは見込みがありそうでしたが、生成された画像の品質が問題になることがわかりました。モデルのフォトリアルなレンダリングを使用する新しいアプローチを検討しました。スクリプトでこれらの画像のサイズを変更したり回転したりして、多数の背景の上に画像をランダムに重ねることができました。この手法により、チームは数分間で数千枚の学習用画像を生成することができました。サービスには、次に示すようにモデルの正確性に関するレポートがあります。外観がよく似た製品をターゲットにする分類モデルでは、次のような混同行列が大いに役立ちます。混同行列は、クラスの実際のラベルを行に取り、モデルによって出力されたラベルを列に取って比較することにより、予測モデルのパフォーマンスを視覚化します。対角線のスコアが高いほど、モデルの正確性が高いことになります。サイエンティストが理解するために役立ちます。ライブラリを使用して、一連のテスト用画像ですばやく混同行列を生成できます。アプリケーションを開発しました。備えた軽量の資産管理ツールの役割を果たします。