Комп'ютерне бачення (CV) — це нішева підмножина штучного інтелекту, яка долає прірву між науковою фантастикою та реальністю. Романи, фільми та аудіодрами минулого століття містили захоплюючі саги про машини, які бачать своє оточення, як люди, і взаємодіють з ним. Але сьогодні все це завдяки Моделі резюме.
Будь то просте завдання, як-от розблокування смартфона за допомогою розпізнавання обличчя, чи складний випадок використання діагностики обладнання в середовищах Industry 4.0, комп'ютерне бачення змінює гру з точки зору перекалібрування звичайних операційних методологій. Це прокладає шлях до надійності, швидкого вирішення конфліктів і детального звітування для різних варіантів 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
At Шаїп, ми знову наголошуємо на важливості та критичності наборів якісних даних для навчання моделей ШІ. Коли справа доходить до нішевих програм, пов’язаних із комп’ютерним зором, зокрема, для людей, це стає ще важливішим.
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.
Додатково розбити важливість різноманітності людей у навчанні Моделі резюме, ось вагомі 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 даних навчання часто виникає через вроджені фактори або через відсутність репрезентативних даних з різних географічних, расових та етнічних груп. Однак існують перевірені стратегії пом’якшення упередженості та забезпечення справедливості Навчальні набори даних ШІ. Давайте розглянемо надійні способи досягти цього.
Запланований збір даних
Кожен комп'ютерне бачення модель має проблему, для вирішення якої вона створена, або мету, якій вона призначена служити. Визначення цього дасть вам зрозуміти, хто є кінцевою цільовою аудиторією. Коли ви класифікуєте їх за різними персонажами, у вас буде шпаргалка з підказками, щоб зрозуміти стратегії збору даних.
Визначившись, ви можете вирішити, чи віддати перевагу публічним базам даних, чи передати це експертам, таким як Шайп, який етично визначить якість Дані навчання AI для ваших вимог.
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 нелюдські зображення можна отримати різними способами, для наборів даних людей потрібен важливий аспект, який називається згодою. Тут також з’являється етичний і відповідальний ШІ.
Тому рекомендуємо залишити складні етапи забезпечення людське різноманіття в наборах даних до нас. Завдяки десятиліттям знань і досвіду в цій галузі наші джерела різноманітні, техніки майстерні, а знання предметної галузі глибокі.
Зв'яжіться з нами сьогодні, щоб дізнатися, як ми можемо доповнити ваші комп'ютерне бачення цілі та вимоги до навчання.