Quando usare modelli pre‑addestrati vs custom?

Pre‑addestrati per casi generici (OCR, tag base); modelli custom per domini specifici, etichette proprietarie o qualità elevata.

Come misurare l’accuratezza in produzione?

Campionamento continuo, gold set aggiornabile, etichettatura assistita e metriche per classe (precision/recall/F1).

Bias nei dataset, privacy (volti/PII), drift nel tempo; mitigare con policy RAI, anonimizzazione e monitoraggio.

Porta la visione artificiale nei processi aziendali con i servizi Azure AI.

Individuazione difetti su linee produttive con object detection/segmentation.

Estrazione dati da fatture, DDT, moduli con validazioni e post‑processing.

Conteggio scaffali, riconoscimento SKU, stima stock e anomalie.

PPE detection, aree vietate, safety zone e audit visivi.

Heatmap, percorsi, layout ottimizzati e monitoraggio promozioni.

Acquisizione → Pre‑processo → Modello → Post‑processo → Azione/Alert → Feedback

Scegli edge per latenza/privacy; cloud per scalabilità e centralizzazione.

Opzione	Pro	Contro	Quando
Servizi pre‑addestrati	Go‑live rapido, costi iniziali bassi	Personalizzazione limitata	OCR, tagging base
Modelli custom	Accuracy su domini specifici	Dataset e tuning richiesti	Difetti, SKU proprietari
Edge + cloud ibrido	Latenza e privacy + centralizzazione	Maggiore complessità	Requisiti real‑time/sensibili

Bilancia classi, varia condizioni (luce/angoli) e cura l’annotazione.

Metriche per classe, gold set, A/B su modelli e aggiornamenti frequenti.

Privacy (volti/PII), audit, explainability e gestione diritti immagine.

Quali KPI monitorare?

Precision/Recall/F1 per classe, falsi positivi/negativi, latency P95, throughput e cost per frame.

Come affrontare il drift?

Raccolta continua di esempi, retraining programmato, alert su drop di metriche e controllo versioni.

Serve hardware speciale?

GPU consigliate per training; in inference valuta GPU/CPU/acceleratori edge in base a latenza e costo.