Wykrywaj i oznaczaj wizualnie uszkodzone paczki na kamerach przenośnikowych w czasie rzeczywistym w celu weryfikacji przez człowieka, gdy paczki są w transporcie. Które rozwiązanie jest najbardziej odpowiednie?

Najbardziej odpowiednim rozwiązaniem jest wytrenowanie modelu AutoML i udostępnienie go przez API. AutoML Vision pozwala na tworzenie niestandardowych modeli wizji komputerowej bez głębokiej wiedzy o uczeniu maszynowym. Po wytrenowaniu, model można łatwo zintegrować z aplikacjami śledzącymi paczki za pomocą interfejsu API, co umożliwia wykrywanie uszkodzeń w czasie rzeczywistym na kamerach przenośnikowych. BigQuery ML jest przeznaczone do analizy danych tabelarycznych, a nie obrazów, i działa w trybie wsadowym, co nie spełnia wymogu czasu rzeczywistego. Cloud Vision API to gotowe API do ogólnych zadań wizji komputerowej, ale może nie być wystarczająco precyzyjne do wykrywania specyficznych uszkodzeń paczek bez niestandardowego treningu. Budowanie i trenowanie modelu TensorFlow od podstaw jest czasochłonne i wymaga specjalistycznej wiedzy, a Cloud Datalab (obecnie przestarzały na rzecz Vertex AI Workbench) nie jest optymalnym narzędziem do wdrażania modeli w czasie rzeczywistym.