Supermercado – reconhecimento de imagens – continuação

Cliente: Supermercado

Dando sequencia ao post anterior, a equipe do projeto do supermercado chegou ao modelo do Canvas Cognitivo abaixo para apresentação à diretoria. A opção escolhida foi usar o SageMaker da AWS como plataforma para o modelo de deep learning que será desenvolvido sobre a API do Tensorflow de detecção de objetos.

O Modelo será treinado usando servidores com BD S3 da AWS, pagos sobre demanda, apenas no tempo necessário para treinamento e testes.

Neste estágio de levantamento de informações sobre o projeto  já se tem maior noção do aumento previsto de vendas e os custos já estão mais claros, próximos de R$ 200.000,00 para o projeto no primeiro ano e um custo variável recorrente de cerca de R$ 2.500,00.

A opção pela Amazon dá maior escalabilidade ao projeto, podendo subir ou descer a capacidade de processamento e armazenamento conforme os clientes utilizem o APP.  Este gerenciamento poderá ser feito inclusive por horas de pico, com aumento de capacidade em determinadas horas do dia que apresentam maior movimentação nos supermercados.  Horários mais tranquilos terão capacidade de máquina reduzida visando redução de custos.

A opção de uso do Chatbot com Amazon Lex é viável financeiramente e será implantada após estabilização do APP e das aplicações de IA.

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