Искусственный интеллект совершил революцию во многих сферах, но в области точного распознавания изображений он всё ещё отстаёт от специализированных сервисов. Разберёмся, почему.

1. Проблема «обучения на общих данных»

Современные ИИ-модели (например, GPT или Stable Diffusion) обучаются на огромных, но разнородных данных. Однако бизнес-задачи требуют распознавания очень специфических объектов:

• Дефекты на производственной линии
• Конкретные товары среди тысяч других
• Уникальные маркеры (QR-коды, этикетки)

ИИ, не обученный на конкретных примерах, будет ошибаться.

2. Точность vs «Угадывание»

Сервисы по распознаванию заточены под одну задачу и выдают точность 95% и выше. ИИ же часто действует по принципу «похоже, значит, подходит», что приводит к ошибкам.

3. Гибкость и скорость доработки

Если заказчику нужно распознавать новый тип объекта, сервис можно дообучить за короткое время. С ИИ всё сложнее: потребуется огромный пласт новых данных, но даже это не будет гарантировать высокий уровень распознавания.

Вывод

ИИ — это мощный инструмент для широких задач, но когда нужна максимальная точность в узкой области, сервисы распознавания остаются лучшим выбором.

Хотите решение под ваши задачи? Мы разрабатываем сервис распознавания, который работают именно так, как нужно вам. 🚀

#распознавание #ии #сервисраспознавания #распознаваниетоваровнаполке