Комп'ютерний зір (КЗ) – це нішева підмножина штучного інтелекту, яка долає розрив між науковою фантастикою та реальністю. Романи, фільми та аудіодрами минулого століття мали захопливі саги про машини, які бачать своє оточення так, як це роблять люди, та взаємодіють з ним. Але сьогодні все це стало реальністю завдяки моделям КЗ.
Чи то просте завдання, як-от розблокування смартфона за допомогою розпізнавання обличчя, чи складний випадок діагностики обладнання в середовищах Індустрії 4.0, комп'ютерний зір змінює правила гри з точки зору перекалібрування традиційних операційних методологій. Він прокладає шлях до надійності, швидкого вирішення конфліктів та детальної звітності в усіх варіантах використання.
Однак те, наскільки точні та точні результати моделі CV, зводиться до якості даних навчання. Давайте розберемо це трохи більше.
Якість даних навчання ШІ прямо пропорційна результатам моделей CV
У Shaip ми неодноразово наголошували на важливості та критичності якісних наборів даних у навчанні моделей штучного інтелекту. Коли йдеться про нішеві програми, пов'язані з комп'ютерним зором, зокрема з людьми, це стає ще більш важливим.
Різноманітність наборів даних має важливе значення для того, щоб моделі комп’ютерного зору функціонували однаково в усьому світі та не виявляли упередженості чи несправедливих результатів для певних рас, статі, географії чи інших факторів через брак наборів даних, доступних для навчання.
Щоб детальніше проілюструвати важливість різноманітності людей у навчанні моделей резюме , ось переконливі причини.
- Щоб запобігти історичній упередженості та підвищити справедливість у обробці людей без будь-якої дискримінації чи упередженості
- Для надійної роботи моделей, щоб комп’ютерний зір працював бездоганно навіть для зображень із тьмяним освітленням, поганою контрастністю, різними виразами обличчя тощо
- Сприяти інклюзивній функціональності моделі для людей з різним стилем життя та зовнішністю
- Щоб уникнути юридичної чи репутаційної шкоди через такі наслідки, як неправильна ідентифікація
- Підвищити відповідальність у процесі прийняття рішень за допомогою ШІ тощо
Як досягти різноманітності в пошуку людських облич для моделей комп’ютерного зору
Упередженість у навчальних даних часто виникає через вроджені фактори або через відсутність репрезентативних даних з різних географічних, расових та етнічних груп. Однак існують перевірені стратегії для зменшення упередженості та забезпечення справедливості в наборах даних для навчання ШІ . Давайте розглянемо надійні способи досягнення цього.
Запланований збір даних
Кожна модель комп'ютерного зору має проблему, для вирішення якої вона створена, або мету, якій вона призначена служити. Визначення цього дасть вам уявлення про те, хто є кінцевою цільовою аудиторією. Коли ви класифікуєте їх за різними персонами, у вас буде шпаргалка з порадами для розуміння стратегій збору даних.
Після визначення ви можете вирішити, чи віддати перевагу публічним базам даних, чи передати це на аутсорсинг експертам, таким як Shaip, які етично отримають якісні дані для навчання ШІ відповідно до ваших потреб.
Використовуйте різні методи сорсингу
Людська різноманітність у наборах даних може бути досягнута шляхом використання різних типів методологій отримання даних. Ми збираємося зробити цей підхід простішим для вас, перерахувавши їх:
Набори даних з одним зображенням
Коли переднє зображення людини компілюється та анотується щодо демографічних показників, віку, етнічного походження, виразу обличчя тощо
Набори даних із кількома зображеннями
Включає кілька профільних знімків однієї людини з різних ракурсів і емоцій. Це більш повний набір даних, що містить безліч ідентифікаційних точок, що дозволяє використовувати їх для різноманітних випадків використання.
Набори відео
демонструючи відео, на яких окремі особи виконують певні дії. Це ідеально підходить для використання в програмах охорони здоров’я, де модулі мобільного здоров’я можуть допомогти виявити та направити пацієнтів до потрібних експертів із охорони здоров’я або надати попередні пропозиції.
Збільшення даних
Для нішевих галузей промисловості, де відповідально отримувати різноманітні набори даних про людей – це виснажливий виклик, доповнення даних є ідеальним альтернативним рішенням. За допомогою таких методів, як генерація синтетичних даних, можна створювати нові та різноманітні зображення людей із наявними наборами даних як посилання. Хоча це вимагає конкретних і герметичних інструкцій для навчання моделей, це хороша стратегія для збільшення обсягу даних для навчання.
Курація даних
Хоча пошук якісних зображень є одним із аспектів, уточнення наявних даних також може позитивно вплинути на результати та оптимізувати навчання моделі. Це можна зробити за допомогою таких простих прийомів, як:
- Суворі заходи контролю якості, включаючи фільтрування зображень низької якості, даних, які важко позначити, тощо
- Герметичні стратегії анотацій, щоб показати якомога більше інформації на зображенні
- Залучайте спеціалістів і людей до циклу, щоб забезпечити точність якості даних тощо
Шлях вперед
Різноманітність даних – це перевірений підхід до покращення моделей комп’ютерного зору. Хоча зображення, що не належать людині, можна отримувати різними способами, набори даних людей вимагають вирішального аспекту, який називається згодою. Саме тут на сцену виходить етичний та відповідальний штучний інтелект.
Ось чому ми рекомендуємо залишити складні кроки забезпечення людської різноманітності в наборах даних нам. Маючи багаторічний досвід у цій галузі, наші джерела різноманітні, методи майстерні, а знання предметної області – глибокі.
Зв'яжіться з нами сьогодні, щоб дізнатися, як ми можемо задовольнити ваші цілі та потреби в навчанні в галузі комп'ютерного зору .
