Tietokoneen visio (CV) on tekoälyn niche-alajoukko, joka kaventaa tieteisfiktion ja todellisuuden välistä kuilua. Edellisen vuosisadan romaaneissa, elokuvissa ja ääninäytelmissä oli kiehtovia saagoita koneista, jotka näkivät ympäristönsä kuten ihmiset ja olivat vuorovaikutuksessa niiden kanssa. Mutta tänään kaikki tämä on todellisuutta kiitos CV mallit.
Olipa kyseessä yksinkertainen tehtävä, kuten älypuhelimen lukituksen avaaminen kasvojentunnistuksen avulla tai monimutkainen käyttötapaus koneiden diagnosoimiseksi Industry 4.0 -ympäristöissä, tietokoneen visio muuttaa pelin perinteisten toimintamenetelmien uudelleenkalibroinnin suhteen. Se tasoittaa tietä luotettavuudelle, nopealle konfliktien ratkaisulle ja yksityiskohtaiselle raportoinnille kaikissa käyttötapauksissa.
CV-mallin tulosten täsmällisyys riippuu kuitenkin sen koulutustietojen laadusta. Tarkastellaanpa tätä hieman lisää.
Tekoälyharjoitteludatan laatu on suoraan verrannollinen CV-mallien lähtöihin
At Shaip, olemme toistaneet laadukkaiden tietojoukkojen merkityksen ja kriittisyyden AI-mallien koulutuksessa. Mitä tulee kapeisiin sovelluksiin, joihin liittyy tietokonenäköön, erityisesti ihmisiin, siitä tulee entistäkin tärkeämpää.
Tietojoukkojen monimuotoisuus on välttämätöntä sen varmistamiseksi, että tietokonenäkömallit toimivat samalla tavalla maailmanlaajuisesti eivätkä osoita vääristymiä tai epäoikeudenmukaisia tuloksia tietyn rodun, sukupuolen, maantieteellisen tai muiden tekijöiden osalta, koska koulutusta varten ei ole saatavilla tietojoukkoja.
Edelleen hajottaa monimuotoisuuden merkitystä ihmisille koulutuksessa CV mallit, tässä on painavia syitä.
- Estääksemme historiallisen puolueellisuuden ja parantaaksemme oikeudenmukaisuutta ihmisten käsittelyssä ilman syrjintää tai ennakkoluuloja
- Mallien vankka suorituskyky varmistaa, että tietokonenäkö toimii täydellisesti myös kuvissa, joissa on himmeä valaistus, huono kontrasti, erilaiset ilmeet ja paljon muuta.
- Edistää mallin kattavaa toimivuutta ihmisille, joilla on erilaisia elämäntapoja ja ulkonäköä
- Vältä oikeudellisia tai mainehaittoja seurauksista, kuten virheellisestä tunnistamisesta
- Parantaa vastuullisuutta tekoälylähtöisessä päätöksenteossa ja paljon muuta
Kuinka saavuttaa monimuotoisuus ihmisten kasvojen hankinnassa tietokonenäkömalleihin
Harjoittelutietojen harha Tämä johtuu usein synnynnäisistä tekijöistä tai siitä, ettei maantieteellistä, rodullista tai etnistä alkuperää ole saatavilla edustavia tietoja. On kuitenkin olemassa todistettuja strategioita, joilla vähennetään ennakkoluuloja ja varmistetaan oikeudenmukaisuus AI-harjoittelutietojoukot. Katsotaanpa varmoja tapoja saavuttaa tämä.
Suunniteltu tiedonkeruu
Joka tietokoneen visio mallilla on ongelma, jota se on rakennettu ratkaisemaan tai tarkoitus, jota se on suunniteltu palvelemaan. Tämän tunnistaminen antaa sinulle käsityksen siitä, ketkä ovat perimmäisiä kohdeyleisöjä. Kun luokittelet heidät eri persooniin, sinulla on huijauslehti, jossa on ohjeita tiedonkeruustrategioiden ymmärtämiseksi.
Kun olet tunnistanut, voit päättää, haluatko mieluummin käyttää julkisia tietokantoja vai ulkoistaa ne Shaipin kaltaisille asiantuntijoille, jotka hankkivat laadun eettisesti Tekoälyn harjoittelutiedot tarpeidesi mukaan.
Hyödynnä erityyppisiä hankintatekniikoita
Ihmisten monimuotoisuutta tietoaineistoissa voidaan saavuttaa edelleen hyödyntämällä erilaisia tiedonhankintamenetelmiä. Teemme tästä lähestymistavasta sinulle yksinkertaisemman luettelemalla ne:
Yhden kuvan tietojoukot
Kun edessä oleva kuva henkilöstä on koottu ja merkitty demografisten tietojen, iän, etnisen taustan, ilmaisun ja muiden tietojen perusteella
Usean kuvan tietojoukot
Sisältää useita profiilikuvia samasta henkilöstä eri näkökulmista ja tunteista. Tämä on kattavampi tietojoukko, joka sisältää lukemattomia tunnistuspisteitä, joten voit käyttää niitä erilaisiin käyttötapauksiin.
Videotietojoukot
sisältää videoita henkilöistä suorittamassa tiettyjä toimintoja. Tämä on ihanteellinen käytettäväksi terveydenhuollon sovelluksissa, joissa mHealth-moduulit voivat auttaa havaitsemaan ja ohjaamaan potilaat oikeiden terveydenhuollon asiantuntijoiden luo tai tarjoavat alustavia ehdotuksia.
Tietojen lisääminen
Kappaleen teollisuudenaloilla, joilla on ikävä haaste hankkia vastuullisesti erilaisia ihmistietosarjoja, tiedon lisäys on ihanteellinen vaihtoehtoinen ratkaisu. Sellaisten tekniikoiden kuin synteettisen tiedon luonnin avulla voidaan luoda uusia ja monipuolisia ihmiskuvia käyttämällä olemassa olevia tietojoukkoja viitteinä. Vaikka tämä sisältää tarkat ja ilmatiiviit ohjeet mallien kouluttamiseen, se on hyvä strategia harjoitustietojen määrän kasvattamiseen.
Tietojen kuratointi
Vaikka laadukkaiden kuvien hankinta on yksi näkökohta, olemassa olevien tietojen jalostaminen voi myös vaikuttaa positiivisesti tuloksiin ja optimoida mallin koulutusta. Tämä voidaan tehdä yksinkertaisilla tekniikoilla, kuten:
- Tiukat laadunvalvontatoimenpiteet, mukaan lukien huonolaatuisten kuvien, vaikeasti tunnistettavien tietojen ja vastaavien suodattaminen
- Ilmatiiviit merkintästrategiat, joilla kuvassa on mahdollisimman paljon tietoa
- Ota asiantuntijat ja ihmiset mukaan silmukkaan varmistaaksesi tietojen laadun tarkkuuden ja paljon muuta
Tie eteenpäin
Tietojen monimuotoisuus on todistettu tapa parantaa tietokonenäkömalleja. Vaikka ei-ihmiskuvia voidaan hankkia eri tavoilla, ihmisten tietojoukot vaativat ratkaisevan näkökohdan, jota kutsutaan suostumukseksi. Tässä myös eettinen ja vastuullinen tekoäly tulee kuvaan.
Siksi suosittelemme jättämään vaikeita varmistamisen vaiheita ihmisten monimuotoisuus tietoaineistoissa meille. Vuosikymmenten asiantuntemuksen ja kokemuksen ansiosta lähteemme ovat monipuoliset, tekniikat mestarilliset ja alan tuntemus on syvällistä.
Ota yhteyttä meihin tänään selvittääksemme, kuinka voimme täydentää sinua tietokoneen visio tavoitteet ja koulutusvaatimukset.
