Arcfelismerő modell létrehozását és beállítását tervezi okoseszközökhöz, banki műveletekhez vagy a közbiztonság optimalizálásához? Ha igen, akkor minden mással szemben a megfelelő képzési adatkészletekre kell összpontosítania. Igen, a megfelelő mesterséges intelligencia-modell felállítása mély tanulással és ML algoritmusokkal önmagában is kihívást jelent, de az adatforrások és -gyűjtések meghatározása sok mindent megtesz. Ebben a cikkben az arcfelismerés használati eseteit tárgyaljuk, és azt, hogy mennyire fontos az arcfelismerő modellek megfelelő típusú adatokkal való táplálása. Miután elkészült, megérintjük az alapot az adatjegyzetelési stratégiákkal az arcfelismerő modellek optimalizálása érdekében.
Íme a három kulcsfontosságú elem:
- Az arcfelismerésnek számos valós előnye van. Megakadályozhatják a bolti lopásokat, felderíthetik az eltűnt személyeket, javíthatják a személyes hirdetések minőségét, optimalizálhatják a bűnüldözést, légmentessé és biztonságossá tehetik az iskolákat, nyomon követhetik a tantermek látogatottságát, és még sok mást tehetnek. A hatalmas képességek és a széles körű elterjedtség miatt a globális arcfelismerő piac értéke 7-re várhatóan 2024 milliárd dollár lesz.
- Elengedhetetlen, hogy az arcfelismerő modelleket a megfelelő adatkészletekkel látjuk el. Ez a megközelítés azt jelenti, hogy az adatokat felül kell vizsgálni a pontosság és a nulla torzítás szempontjából, és megfelelően címkézni kell őket.
- Az adatok megjegyzése vagy címkézése fontos a betáplált adatok minőségének további javítása érdekében. A megközelítés magában foglalja a határoló dobozok, a szemantikai szegmentálás és más megjegyzési stratégiák használatát – a kérdéses adatkészlet alapján.
Kattintson ide a cikk elolvasásához:
