Comments 7

Здравствуйте! А не думали сделать модель для tensorflow.js и прямо в браузере контролировать качество картинки.

Приветик,

честно говоря не думали, на самом деле тогда когда делали этот проект, этот фреймворк не попадался на глаза, ну а помимо этого, подобное решение потребовало бы привлечение команды разработки нашей платформы, для внедрения в клиентскую часть этой модели, плюс это бы нагрузило компьютеры преподавателей, при условии, что вычисления бы проводились на стороне клиента, а далеко не у всех преподавателей есть хорошее железо :(
Я правильно понял, что сейчас преподаватель имеет возможность узнать о том, что качество картинки было не очень только из отчета в конце месяца? Мне бы на месте преподавателя хотелось знать об этом сразу, чтобы можно было что-то исправить…

Поддерживаю комментарий, со стороны кажется, что следующий шаг — обратная связь преподавателю в режиме онлайн или почти онлайн. Подсказки прямо в интерфейсе: "кажется, у вас не хватает освещения, поставьте лампу" и ссылка на соответствующий раздел инструкций по настройке рабочего места.
Вероятно, можно скриншот с клиента отправлять на анализ на сервер, чтобы не считать на клиенте? Ну и если не получается онлайн обработать, то хотя бы в конце дня письмо преподавателю с рекомендациями.


При этом понравился сам подход к улучшению процесса обучения для клиента и найденное место для применения технологии.

Думаю, вполне легко ввести обязательный перед началом занятий тестовый звонок с роботом, который сразу поможет преподавателю настроить освещение, звук и т.п.

Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.

Information

Founded
Location
Россия
Website
www.skyeng.team
Employees
1,001–5,000 employees
Registered

Habr blog