InMedia-BDAN

Data wat u die gesigsherkenningsmodel voer, bepaal die resultate daarvan

Beplan jy om 'n gesigsherkenningsmodel vir slimtoestelle, bankbedrywighede of optimering van openbare veiligheid te skep en op te stel? Indien wel, sal jy dan op die regte opleidingdatastelle moet fokus bo enigiets anders. Ja, die opstel van die regte KI-model met diep leer en ML-algoritmes is op sigself uitdagend, maar die definisie van dataverkryging en -insameling verg die koek. In hierdie artikel bespreek ons ​​die gebruiksgevalle van gesigsherkenning en hoe belangrik dit is om gesigsherkenningsmodelle met die regte soort data te voed. Sodra dit klaar is, raak ons ​​basis met data-aantekeningstrategieë vir die optimalisering van die gesigsherkenningsmodelle.

Hier is die drie belangrikste wegneemetes:

  • Gesigsherkenning het verskeie werklike voordele. Hulle kan winkeldiefstal voorkom, vermiste individue opspoor, die gehalte van persoonlike advertensies verbeter, wetstoepassing optimeer, skole lugdig en veilig maak, klaskamerbywoning dophou en nog baie meer doen. As gevolg van die massiewe vermoëns en groot uitreik, sal die wêreldwye gesigsherkenningsmark na verwagting teen 7 op $2024 miljard gewaardeer word.
  • Dit is noodsaaklik om die gesigsherkenningsmodelle met die regte datastelle te voed. Hierdie benadering beteken dat die data hersien moet word vir akkuraatheid en nul-vooroordeel en behoorlik gemerk moet word.
  • Data-annotasie of -etikettering is belangrik om die kwaliteit van gevoer data verder te verbeter. Die benadering behels die gebruik van grenskasies, semantiese segmentering en ander annotasiestrategieë – gebaseer op die betrokke datastel.

Klik hier om hierdie artikel te lees:

https://bigdataanalyticsnews.com/facial-recognition-model/

Sosiale Deel

Kom ons bespreek u vereiste vir AI -opleidingsdata vandag.