Rilevare e segnalare in tempo reale i pacchi visibilmente danneggiati sulle telecamere del nastro trasportatore per la revisione umana mentre i pacchi sono in transito. Qual è la soluzione più appropriata?

La soluzione più appropriata è addestrare un modello AutoML Vision su un corpus di immagini personalizzato. Questo permette di creare un modello specifico per identificare i danni sui pacchi, che è più efficace rispetto a un modello generico come la Cloud Vision API per casi d'uso molto specifici. Esporre il modello tramite un'API consente l'integrazione in tempo reale con le applicazioni di tracciamento, soddisfacendo il requisito di rilevamento "in tempo reale". Le altre opzioni sono meno adatte: BigQuery ML è per l'analisi di dati tabulari e non è ottimizzato per l'analisi di immagini in tempo reale. La Cloud Vision API è un'API pre-addestrata e generica, potrebbe non essere sufficientemente precisa per rilevare danni specifici sui pacchi. Costruire e addestrare un modello TensorFlow da zero è un processo più complesso e richiede più risorse rispetto all'uso di AutoML, che automatizza gran parte del processo di machine learning.