Deep Collector
Automatisch Trainingsdaten aufbauen
Wie kann ich aus meinem Footage automatisiert Trainingsdaten gewinnen?
Deep Collector
Der schnellste Weg, um Ihre Trainingsdaten zu erheben, ist vollständig automatisiert und mit den richtigen Tools ausgestattet. Erstellen Sie bessere KI-Datensätze und reduzieren Sie Ihre Kosten.
Von Broadcastern geschätzt
Das Produkt
Überspringen Sie den manuellen Aufwand für die Erstellung von Trainingsdaten. Deep Collector bietet erstklassige KI-Algorithmen zur automatischen Beschaffung, Aufbereitung und Kennzeichnung von Datensätzen, z.B. für ihre Gesichtserkennung oder Sprecheridentifizierung. Die Lösung ist nahtlos integrierbar, skalierbar und sicher.
Vorteile
Deep Collector reduziert den manuellen Aufwand für die Datenerfassung und ‑aufbereitung um bis zu 98 %.
Deep Collector ist vollgepackt mit Automatisierungstools zur Evaluierung, Vorbereitung und Speicherung Ihrer Trainingsdaten. Es ist der einfachste Weg, um mit der Entwicklung Ihrer eigenen KI zu beginnen.
Deep Collector speichert die gesammelten Trainingsdaten so, dass Sie sie einfach exportieren und in jedem anderen Arbeitsablauf verwenden können, ohne an einen bestimmten Anbieter gebunden zu sein.
Anwendungsbeispiele
Wie kann ich aus meinem Footage automatisiert Trainingsdaten gewinnen?
Wie schaffe ich es, eine Datenbank für meine Sprechererkennung aufzubauen?
Deep Collector
Integration & Einsatz
Mit der Deep Collector-Integration können Sie die Vorteile von KI-gestützter Computer Vision, maschinellem Lernen und Low-Code-Automatisierung nutzen.
DeepVA-gestützte Lösungen
Erfolgsgeschichten
Das Anlegen und Verwalten von Trainingsdaten für die Face Recognition mithilfe von KI erfordert einen hohen Zeit- und Kostenaufwand.
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Mithilfe von DeepVA kann der User intuitiv und einfach direkt im Media Asset Management System Trainingsdaten anlegen und verwalten.
Mehr LesenWir möchten Sie noch Erfolgreicher machen!
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Designed und entwickelt in Deutschland.
aiconix GmbH
Stollwerckstraße 17-19
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Deutschland
Das Projekt wurde indirekt durch das Rahmenprogramm Horizon 2020 der Europäischen Kommission über das Projekt STADIEM (Grant Agreement 957321) gefördert.
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