Rekenaarvisie (CV) is 'n nis-subset van Kunsmatige Intelligensie wat die gaping tussen wetenskapfiksie en werklikheid oorbrug. Romans, flieks en oudiodramas van die vorige eeu het boeiende sages gehad van masjiene wat hul omgewings sien soos mense sou doen en met hulle in wisselwerking was. Maar vandag is dit alles 'n werklikheid te danke aan CV modelle.
Of dit nou 'n eenvoudige taak is soos om jou slimfoon te ontsluit deur gesigsherkenning of 'n komplekse gebruiksgeval van diagnose van masjinerie in Industry 4.0-omgewings, rekenaarvisie is besig om die spel te verander in terme van die herkalibrering van konvensionele bedryfsmetodologieë. Dit baan die weg vir betroubaarheid, vinnige konflikoplossing en gedetailleerde verslagdoening oor die gebruik daarvan.
Hoe presies en akkuraat die uitkomste van 'n CV-model egter neerkom op die kwaliteit van sy opleidingsdata. Kom ons dissekteer dit 'n bietjie meer.
KI-opleidingsdatakwaliteit is direk eweredig aan CV-modelle se uitsette
At Shaip, het ons die belangrikheid en kritiekheid van kwaliteit datastelle in die opleiding van KI-modelle herhaal. Wanneer dit kom by nistoepassings wat rekenaarvisie behels, spesifiek mense, word dit des te meer deurslaggewend.
Diversiteit in datastelle is noodsaaklik om te verseker dat rekenaarvisiemodelle wêreldwyd dieselfde funksioneer en nie vooroordeel of onregverdige uitkomste vir spesifieke rasse, geslagte, geografie of ander faktore toon nie weens die gebrek aan datastelle beskikbaar vir opleiding.
Om die belangrikheid van diversiteit by mense in opleiding verder af te breek CV modelle, hier is dwingende redes.
- Om historiese vooroordeel te voorkom en regverdigheid in die verwerking van mense te verbeter sonder enige diskriminasie of vooroordeel
- Vir die robuuste werkverrigting van modelle om te verseker dat rekenaarvisie perfek werk, selfs vir beelde met dowwe beligting, swak kontras, verskillende gesigsuitdrukkings, en meer
- Om 'n inklusiewe funksionaliteit van die model te bevorder vir mense met verskillende lewenstyl- en voorkomskeuses
- Om wetlike of reputasieskade as gevolg van gevolge soos verkeerde identifikasie te vermy
- Om verantwoordelikheid in KI-gedrewe besluitneming en meer te verbeter
Hoe om diversiteit te bereik in die verkryging van menslike gesigte vir rekenaarvisiemodelle
Vooroordeel in opleidingsdata kom dikwels voor as gevolg van faktore wat aangebore is of as gevolg van die gebrek aan beskikbaarheid van verteenwoordigende data van oor geografie, ras en etnisiteit heen. Daar is egter bewese strategieë om vooroordeel te versag en regverdigheid in te verseker KI opleiding datastelle. Kom ons kyk na die besliste maniere om dit te bereik.
Beplande data-insameling
Elke rekenaarvisie model het 'n probleem wat dit gebou is om op te los of 'n doel wat dit ontwerp is om te dien. Die identifikasie hiervan sal jou insigte bied oor wie die uiteindelike teikengehore is. Wanneer jy hulle in verskillende personas klassifiseer, sal jy 'n cheat sheet of pointers hê om data-insamelingstrategieë te verstaan.
Sodra jy geïdentifiseer is, kan jy besluit of jy openbare databasisse kan verkies of dit kan uitkontrakteer aan kundiges soos Shaip, wat kwaliteit eties sal verkry. KI-opleidingsdata vir u vereistes.
Gebruik die verskillende tipes verkrygingstegnieke
Menslike diversiteit in datastelle kan verder bereik word deur gebruik te maak van die verskillende tipes dataverkrygingsmetodologieë. Ons gaan hierdie benadering vir jou makliker maak deur hulle te lys:
Enkelbeeld-datastelle
Waar 'n vooraanstaande beeld van 'n persoon saamgestel en geannoteer word vir demografie, ouderdom, etnisiteit, uitdrukking en meer
Multi-beeld datastelle
Betrek veelvuldige profielskote van dieselfde individu vanuit verskillende hoeke en emosies. Dit is 'n meer omvattende datastel wat 'n magdom identifikasiepunte bevat, waardeur u dit vir uiteenlopende gebruiksgevalle kan gebruik.
Videodatastelle
met video's van individue wat spesifieke aksies uitvoer. Dit is ideaal vir gebruik in gesondheidsorgtoepassings, waar mHealth-modules kan help om pasiënte op te spoor en na die regte gesondheidsorgkundiges te lei of voorlopige voorstelle kan bied.
Datavergroting
Vir nisbedrywe, waar dit 'n vervelige uitdaging is om verskillende menslike datastelle verantwoordelik te verkry, is datavergroting 'n ideale alternatiewe oplossing. Deur tegnieke soos sintetiese datagenerering kan nuwe en diverse menslike beelde gegenereer word met bestaande datastelle as verwysings. Alhoewel dit spesifieke en lugdigte instruksies behels om modelle op te lei, is dit 'n goeie strategie om jou opleidingsdatavolume te verhoog.
Datakurasie
Alhoewel die verkryging van kwaliteit beelde een aspek is, kan die verfyning van bestaande data ook die uitkomste positief beïnvloed en modelopleiding optimaliseer. Dit kan gedoen word deur eenvoudige tegnieke soos:
- Streng gehaltebeheermaatreëls, insluitend die uitfiltrering van beelde van lae gehalte, data wat moeilik is om te etiketteer, en soortgelyke
- Lugdigte aantekeningstrategieë om soveel inligting as moontlik in 'n prent te bevat
- Betrek spesialiste en mense by die lus om akkuraatheid in datakwaliteit en meer te verseker
Die pad vorentoe
Data diversiteit is 'n bewese benadering om rekenaarvisiemodelle beter te maak. Terwyl nie-menslike beelde op verskillende maniere verkry kan word, vereis datastelle van mense 'n deurslaggewende aspek wat toestemming genoem word. Dit is hier waar etiese en verantwoordelike KI ook in die prentjie kom.
Daarom beveel ons aan dat u die moeilike stappe verlaat om te verseker menslike diversiteit in datastelle aan ons. Met dekades se kundigheid en ervaring in hierdie veld, is ons bronne uiteenlopend, tegnieke is meesterlik, en domeinkennis is in-diepte.
Kom in kontak met ons vandag om uit te vind hoe ons jou kan aanvul rekenaarvisie doelwitte en opleidingsvereistes.