Машинний зір використовується для перевірки елементів сайту, відповідності зображень. За допомогою комп’ютерного зору роботи орієнтуються на вашому сайті, так само, як і люди.
Тому використання машинного зору та роботів відкривають можливості для створення нових інструментів, наприклад, можна робити автопостинг, не змінюючи використовуване програмне забезпечення.
За допомогою машинного зору можна розпізнати текст з картинки, наприклад, розгадати капчу. Комп’ютерний зір (computer vision) використовується в бізнесі відносно недавно, але вже застосовується при сортуванні сайтів, товарів на основі зображень.
Розпізнавання зображень за допомогою нейронних мереж дозволяє зробити роботу із зображеннями більш гнучкою, знімаючи цим навантаження з персоналу. Адже як зображення можуть бути і текст, і документи.
Розпізнавання та цифрова обробка зображень призводить до того, що ми можемо будувати чат-боти там, де це було неможливо. Адже ми можемо використовувати машинний зір для розпізнавання тексту.
Таким чином, комп’ютерний зір у месенджерах застосовується в основному для визначення факту отримання або відправлення повідомлення, розпізнавання тексту повідомлення та перекладу його з формату зображення до текстового формату.
Розпізнати картинку таблицю – це не єдине застосування комп’ютерного зору у різних інтернет-сервісах. Адже після розпізнавання зображень у сервісі, робот може виконувати ще будь-які дії.
Технічний зір для отримання інформації з фото можна використовувати практично в будь-яких онлайн-сервісах. При цьому в сервісах за допомогою машинного зору можна розпізнавати не тільки зображення, але й текст, елементи дизайну та інтерфейсу.
Так само, як і у випадку з інтернет-сайтами конкурентів, постачальників, сервісами та системами, з якими ви працюєте, незалежно від мов програмування, на яких вони написані.
Машинний зір розпізнає зображення, текст, елементи дизайну та інтерфейсу та у додатках, які ви використовуєте на вашому або віддаленому комп’ютері, при цьому робот може обробляти отриману інформацію далі.
У цій статті ми докладніше обговоримо основні переваги автоматизації процесу лідогенерації в Linkedin та розповімо про нюанси, з якими ви можете зіткнутися у процесі використання програмних роботів.
Результати:
– загальна база контактів збільшується на 25000 на місяць
– Для одного менеджера генерується приблизно 20 лідів на місяць
– компанія збільшила прибуток приблизно в 5 разів
Результати:
– відділ продажів розширився
– загальна база контактів збільшується щомісяця
– для одного менеджера генерується приблизно 100-300 лідів на місяць
– компанія збільшила прибуток приблизно в 5 разів
