ezML - Computer Vision for Apps
쉬운 CV 통합을위한 클라우드 기반 플랫폼.
ezML - Computer Vision for Apps 제품 정보
기계 학습의 복잡성에 뛰어 들지 않고 컴퓨터 비전 마법을 앱에 어떻게 뿌릴 수 있는지 궁금한 적이 있습니까? 컴퓨터 비전을 응용 프로그램에 단순화하는 클라우드 기반 플랫폼 인 EZML을 만나십시오. 교육 데이터와 관련이 있거나 단일 라인의 기계 학습 코드를 작성할 필요가 없습니다. EZML을 사용하면 세 가지 간단한 단계로 사용자 정의 컴퓨터 비전 기능을 앱에 추가 할 수 있습니다. 흥미로운 것 같네요?
앱에 대한 EZML의 전력을 활용하는 방법
EZML을 시작할 준비가 되셨습니까? 로드맵은 다음과 같습니다.
- 파이프 라인 구축 : 직관적 인 파이프 빌더에 뛰어 들어 사전 제작 된 레이어를 함께 스냅하십시오. 그것은 레고와 함께 노는 것과 같지만 기술자들을위한 것입니다. 모든 것이 어떻게 함께 맞는지 궁금하십니까? 파이프 시스템을 들여다보십시오.
- 레이어 구성 : 미리 빌드 된 다양한 컴퓨터 비전 기능 중에서 선택하거나 창의력을 발휘하고 사용자 정의 레이어를 요청하십시오. 컴퓨터 비전의 세계는 당신의 굴입니다.
- 앱에 통합 : 라이브러리를 사용하여 EZML 파이프 라인을 앱에 원활하게 직조하십시오. 우리는 사전 출시를 위해 관리 된 통합 옵션을 준비 했으므로 가장 잘하는 일에 집중할 수 있습니다.
EZML의 핵심 기능 잠금 해제
이미지 인식 :
당신의 앱이 당신이하는 것처럼 세상을 보도록하고 이미지를 쉽게 식별하십시오.객체 감지 :
일상적인 물건을 감지하는 것부터 비정상적인 것을 발견하는 것까지, 앱은 이제 어디서나 눈을 가질 수 있습니다.얼굴 분석 :
얼굴 인식 및 분석 기능으로 앱에 개인적인 접촉을 추가하십시오.
EZML을 사용한 실제 응용 프로그램
일반 객체 감지 :
보안이든 재미 있든 관계없이 앱을 실시간으로 앱 스팟 객체로 두십시오.얼굴 감지 :
얼굴을 식별하거나 분석 해야하는 앱에 적합하여 사용자 상호 작용을 향상시킵니다.이미지-텍스트 (OCR) :
이미지를 읽을 수있는 텍스트로 변환하여 앱의 가능성의 세계를 열어줍니다.
EZML에 대한 자주 묻는 질문
EZML이란 무엇입니까?
- EZML은 교육 데이터 나 머신 러닝 코드없이 컴퓨터 비전을 앱에 통합하도록 설계된 클라우드 기반 플랫폼입니다.
EZML은 어떻게 작동합니까?
- 프로세스를 파이프 라인 구축, 레이어 구성 및 앱에 통합하는 세 단계로 단순화합니다.
EZML의 핵심 기능은 무엇입니까?
- 이미지 인식, 객체 감지 및 얼굴 분석은 EZML이 제공하는 것의 핵심입니다.
EZML의 일부 사용 사례는 무엇입니까?
- 일반적인 물체 감지에서 얼굴 감지 및 OCR에 이르기까지 EZML은 다양한 시나리오에서 적용될 수 있습니다.
EZML 비용은 얼마입니까?
- 최신 가격은 웹 사이트에서 직접 확인하거나 지원 팀에 문의하는 것이 가장 좋습니다.
EZML 커뮤니티에 더 깊이 뛰어 들고 싶습니까? Discord : EZML -Computer Vision for Apps Discord에 대한 활발한 토론에 참여하십시오. 더 많은 불일치 메시지를 보려면 여기를 클릭하십시오.
도움이 필요하거나 질문이 필요하십니까? [이메일 보호] 의 지원 팀에 연락하십시오.
누가 EZML 뒤에 있는지 궁금하십니까? 회사는 EZML입니다. 회사는 모든 사람을위한 컴퓨터 비전을 단순화하는 데 열정적입니다. 우리에 대해 우리에 대해 자세히 알아보십시오.
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ezML looks like the perfect solution for developers who want to add computer vision features without the ML headache! 🤯 The cloud-based approach sounds super convenient, though I wonder about latency issues for real-time applications. Still, anything that makes CV more accessible gets two thumbs up from me! 👍👍
