01
Veri seti düzenleme
Görüntü ve sensör kayıtları senaryo, koşul ve sürüm bilgisiyle düzenlenir. Etiketleme ihtiyacı bulunan örnekler ayrılır. Ekibin hangi koşullarda yeterli örneği olduğunu görmesi kolaylaşır.
Ar-Ge ve ileri teknolojiler
Yapay Zeka ile Otonom Sürüş
Otonom sürüş ekipleri için veri hazırlama, test senaryosu yönetimi ve simülasyon sonuçlarını incelemeyi destekleyen yazılımlar.
Otonom sürüş Ar-Ge işinizi nasıl destekler?
Yapay zeka ile otonom sürüş çalışmaları, algılama modelleri ve farklı sürüş koşullarındaki performansın değerlendirilmesi gibi veri yoğun süreçler içerir. Araştırma ekipleri için görüntü düzenleme, senaryo sınıflandırma ve test sonuçlarını karşılaştırma araçları geliştirilebilir.
HireThink olarak kurumun uzman ekibiyle veri ve değerlendirme yazılımı kapsamını birlikte belirleyebiliriz. İlk proje, tanımlanmış bir algılama görevi veya simülasyon raporuna odaklanabilir. Test koşullarının, model sürümünün ve sonuçların birlikte kaydedilmesi karşılaştırılabilir bir Ar-Ge akışı oluşturur.
Kullanım alanları ve geliştirebileceğimiz akışlar
02
Algılama değerlendirmesi
Tanımlanmış nesne veya yol öğesi görevinde model çıktıları doğrulanmış örneklerle karşılaştırılır. Hata türleri ve koşullar ayrı raporlanır. Yeni modelin yalnızca ortalama puanı değil, belirli senaryolardaki sonucu da incelenir.
03
Simülasyon raporları
Test sonuçları senaryo ve yazılım sürümüyle eşleştirilir. Tekrarlanan başarısızlıklar inceleme listesine dönüştürülür. Araştırma ekibi hangi testin neden tekrar çalıştırılacağını daha kolay planlayabilir.
Örnek iş akışı
Örnek: Bir algılama modelinin simülasyon sonuçlarını karşılaştırma
- 1Görev ve test senaryoları uzman ekiple tanımlanır.
- 2Veri, etiket ve model sürümleri eşleştirilir.
- 3Sonuçlar koşul ve hata türüne göre raporlanır.
- 4İnceleme ve sonraki test planı araştırma ekibince belirlenir.
Hız ve kârlılık için neyi ölçüyoruz?
Düzenli veri ve test raporları, Ar-Ge ekibinin sonuçları yeniden birleştirmek yerine hata incelemesine odaklanmasını sağlayabilir. Yazılım projesinin değeri; veri hazırlama süresi, test tekrarını izleme ve sonuçlara erişim üzerinden ölçülür. Operasyonel kullanım için kabul ölçütleri ilgili mühendislik ekibinin değerlendirme sürecinde belirlenir.
- Veri hazırlama ve inceleme süresi
- Senaryo bazlı değerlendirme kapsamı
- Test sonucunun yeniden üretilebilirliği
Kurumunuza nasıl uyarlanır?
Simülasyon araçları, mevcut veri depoları ve değerlendirme çıktıları incelenir. Veri sürümleri ve rapor formatları ortaklaştırılır. Proje, uzman ekibin tanımladığı araştırma ortamında ve kabul ölçütleriyle yürütülecek şekilde hazırlanır.
Geliştiren ekip: HireThink Yapay Zeka Teknolojileri
Sık sorulan sorular
Otonom sürüş alanında hangi yazılım projeleri ele alınabilir?
Veri hazırlama, senaryo yönetimi ve algılama değerlendirmesi gibi Ar-Ge araçları için kapsam oluşturulabilir. Hangi görevin hedeflendiği ve mevcut araştırma altyapısı teknik ekiplerle birlikte incelenir.
Model performansı nasıl karşılaştırılır?
Aynı veri sürümü, görev ve değerlendirme ölçütü üzerinden karşılaştırma yapılır. Hata türleri ve test koşulları ayrıca incelenir. Böylece bir modeldeki değişimin hangi senaryoları etkilediği görülebilir.
Simülasyon sonuçları raporlanabilir mi?
Kullanılan aracın çıktı biçimine göre senaryo, zaman ve sürüm bilgileriyle rapor hazırlanabilir. Beklenmeyen sonuçlar inceleme kuyruğuna alınabilir. Hangi raporun karar vermeye yardımcı olacağı Ar-Ge ekibiyle belirlenir.
İlk pilot nasıl seçilir?
Kapsamı net bir veri hazırlama veya değerlendirme işi seçilir. Mevcut manuel iş yükü ölçülür ve örnek sonuçlar uzman ekip tarafından kontrol edilir. Pilotun çıktıları sonraki geliştirme adımlarını belirlemeye yardımcı olur.
İşinize uygun başlangıç noktasını belirleyelim.
Mevcut sürecinizi, veri kaynaklarınızı ve hedefinizi paylaşın. Ürün ve özel geliştirme kapsamını birlikte değerlendirelim.