사용자 정의 식별 모델 설정

AI 식별 모델을 구성하고 최적화하는 방법을 이해하고, 특정 식물 유형이나 지역에 맞게 맞춤 설정하여 식별 정확도를 높이세요.

모델 유형 선택

전 세계 범용전 세계 일반 식물 종 포함높은 호환성대부분의 사용 시나리오에 적합빠른 식별처리 속도 빠르고 리소스 사용 적음

약용 식물관상용 꽃농작물야생 식물열대 식물다육 식물

자동 조정지역에 따라 모델 자동 조정현지 식물현지 일반 식물 우선 식별수동 설정대상 지역 수동 설정 지원환경 요인기후대, 식생 유형 등 포함

봄 모드여름 모드가을 모드겨울 모드

사용자가 자신의 식물 이미지 데이터셋을 업로드하여 모델 미세 조정을 지원합니다. 각 식물 종마다 최소 50장의 고품질 이미지가 필요하며, 다양한 각도, 조명 조건 및 성장 단계의 샘플을 포함해야 합니다.

모델은 사용자의 식별 피드백에서 지속적으로 학습하고 개선할 수 있습니다. 정확성 표시, 오류 수정 등 피드백 메커니즘을 지원합니다. 정기적으로 모델 가중치를 업데이트하여 식별 정확도를 향상시킵니다.

식별 결과의 신뢰도 임계값을 조정하여 식별 정확도와 커버리지의 균형을 맞출 수 있습니다. 높은 임계값은 결과 정확도를 보장하지만 일부 식물을 놓칠 수 있으며, 낮은 임계값은 커버리지를 높이지만 잘못된 결과를 포함할 수 있습니다.

앙상블 학습투표 메커니즘가중치 할당결과 융합

식별 정확도, 처리 속도, 리소스 사용 상황 등 지표를 포함한 상세한 모델 성능 통계를 제공합니다. 기간, 식물 유형, 지역 등 차원별 분석을 지원합니다.

여러 모델 버전을 동시에 실행하여 비교 테스트를 지원합니다. 트래픽 할당 비율을 설정하고 사용자 피드백을 수집하여 최적의 모델 구성을 선택할 수 있습니다.

버전 롤백, 증분 업데이트, 단계적 배포 등 기능을 지원하는 완전한 모델 버전 관리 시스템입니다. 각 버전에는 상세한 변경 기록과 성능 지표가 있습니다.

자동화된 모델 훈련, 테스트 및 배포 프로세스를 지원합니다. 정기적인 재훈련 계획을 설정하여 모델이 항상 최신 상태와 최적의 성능을 유지하도록 할 수 있습니다.

전용 식물 식별 모델을 구성하여 더 정확한 식별 효과를 얻으세요!