新平台使用户无需编写任何代码即可创建基于AI的图像识别模型

对于图像标签和深度神经网络的培训，这一新手平台对于新手和专家而言都是无价的。基于深度学习的解决方案和高精度生物特征识别技术的提供商Neurotechnology今天宣布推出新的SentiSight.ai Web平台，该平台用于由深度神经网络提供支持的基于AI的图像识别应用程序。这个交互式平台为从初学者到专家的所有用户提供了便捷，有效和快速的解决方案，用于图像识别任务。SentiSight.ai的直观界面使用户可以开发自己的自定义深度学习模型来进行图像分类，而无需编写任何代码。

AI模型可用于各种图像识别任务，例如审核用户内容(例如，检测裸露或枪支)，用可见广告标记图像，检测损坏的产品，对X射线照片进行分类等等。SentiSight.ai在电子商务，工业，农业，医学等领域都有应用。

“通过SentiSight.ai，您可以快速轻松地实施现代深度学习技术来构建AI模型，并立即开始识别图像中的内容，”神经技术SentiSight.ai团队的Karolis Uziela博士说。“它使用户能够以简单有效的方式管理大量图像。”

SentiSight.ai提供了用户完成模型创建全过程所需的工具，包括：

–图像标签工具包。数据标记的过程非常重要，但也可能很耗时。SentiSight.ai工具使这项工作更轻松，更高效。使用直观的界面完成图像标记，并且输出标签会自动以适合深度学习算法的正确格式保存。

–交互式模型培训环境。交互式模型培训提供了跟踪培训过程和探索结果的能力。SentiSight.ai生成统计信息-预测准确性，准确性，召回率，F1得分等，这些统计信息使用户能够评估其模型的性能。用户可以立即查看，过滤和下载预测。训练后的模型可以在SentiSight.ai平台内在线使用，也可以通过REST API使用。

–定制项目。对于那些拥有大型复杂项目或仅需要更多帮助的人，神经技术专家可以为工作流程提供帮助。

SentiSight.ai替代了Neurotechnology产品线中的SentiSight SDK。新版本采用了尖端的深度学习算法，可更新前一版本的更传统图像识别方法。SentiSight SDK只能识别特定的学习对象，而不能识别对象类。下一代SentiSight.ai能够识别更为抽象的对象类别，并且彼此之间可以有很大的不同。

关于神经技术

Neurotechnology是基于深度神经网络和其他AI相关技术的高精度算法和软件的开发人员。该公司于1990年在立陶宛维尔纽斯成立，其主要思想是将神经网络用于各种应用，例如生物特征识别，计算机视觉，机器人技术和人工智能。自1991年首次发布指纹识别系统以来，该公司已交付了200多种产品和版本升级。140多个/地区的3,000多家系统集成商，安全公司和硬件提供商将Neurotechnology的算法集成到其产品中。该公司的算法在包括NIST MINEX和IREX在内的独立技术评估中均取得了最佳成绩。

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