Компания IDIS о технологиях ИИ и глубокого машинного обучения
После того, как утихли страсти по выставке ASIS 2017 в Далласе, большинство осталось довольно этим шоу. В некоторых деталях это мероприятие отличалось от предшествующих, но изменения пошли ему на пользу. Начало выставки во вторник вместо понедельника стало для всех неожиданностью, и уж точно никто не расстроился по поводу раздачи напитков в зале. Пускай количество посетителей не побило рекордов, однако среди присутствующих были VIP-персоны, а общий поток желающих ознакомиться с современными достижениями был довольно напряженным даже в последний, сокращенный день.
Сотрудники издания SourceSecurity пообщались с некоторыми представителями компаний-участников выставки и выяснили их мнение по поводу некоторых новейших и перспективных технологий. Среди опрошенных были и представители компании IDIS.
Потенциальное влияние технологий искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения.
Интеллектуальные алгоритмы и системы глубокого машинного обучения уже присутствуют на современном рынке систем безопасности. Компании, занимающиеся системами управления видео, такие как IDIS, уже рассматривают технологии искусственного интеллекта и внедряют их.
«Мы должны убедиться, что рынку требуются системы видеоанализа на основе ИИ,» - заявил Джош Китон (Josh Keaton), региональный торговый представитель IDIS America. Так же он отметил, что многие существующие продукты на основе технологии искусственного интеллекта отражают скорее возможности компании-производителя, нежели отвечают требованиям потребителя.
Система глубокого машинного обучения от IDIS (IDIS’ Deep Learning Analytics - IDLA) все еще разрабатывается, однако она уже изучила 2.6 миллионов изображений людей и транспорта. Компания планирует удвоить это количество и расширить число категорий.
«Компания IDIS имеет огромный опыт в сфере анализа видео, таким образом мы гарантируем, что наш вариант ИИ будет служить реальным целям наших клиентов, - сказал Китон. – Смысл машинного обучения заключается в том, что система наблюдает за видео и понимает, как изменилась ситуация. Однако нельзя классифицировать абсолютно все, система должна обучиться».
