Σκοπεύετε να δημιουργήσετε και να δημιουργήσετε ένα μοντέλο αναγνώρισης προσώπου για έξυπνες συσκευές, τραπεζικές λειτουργίες ή βελτιστοποίηση δημόσιας ασφάλειας; Εάν ναι, τότε θα πρέπει να εστιάσετε στα σωστά σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης και όχι σε οτιδήποτε άλλο. Ναι, η δημιουργία του σωστού μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης με αλγόριθμους βαθιάς μάθησης και ML είναι από μόνη της πρόκληση, αλλά ο καθορισμός της προέλευσης και της συλλογής δεδομένων παίρνει το πρόβλημα. Σε όλο αυτό το άρθρο, συζητάμε τις περιπτώσεις χρήσης της Αναγνώρισης Προσώπου και πόσο σημαντικό είναι να τροφοδοτούμε μοντέλα αναγνώρισης προσώπου με τα σωστά είδη δεδομένων. Μόλις τελειώσουμε, αγγίζουμε τη βάση με στρατηγικές σχολιασμού δεδομένων για τη βελτιστοποίηση των μοντέλων αναγνώρισης προσώπου.
Εδώ είναι τα τρία βασικά συμπεράσματα:
- Η αναγνώριση προσώπου έχει πολλά οφέλη στον πραγματικό κόσμο. Μπορούν να αποτρέψουν τις κλοπές σε καταστήματα, να εντοπίσουν άτομα που αγνοούνται, να βελτιώσουν την ποιότητα των προσωπικών διαφημίσεων, να βελτιστοποιήσουν την επιβολή του νόμου, να κάνουν τα σχολεία αεροστεγή και ασφαλή, να παρακολουθούν τη συμμετοχή στην τάξη και να κάνουν πολλά άλλα. Λόγω των τεράστιων δυνατοτήτων και της τεράστιας εμβέλειας, η παγκόσμια αγορά αναγνώρισης προσώπου αναμένεται να αποτιμηθεί στα 7 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2024.
- Είναι σημαντικό να τροφοδοτείτε τα μοντέλα αναγνώρισης προσώπου με τα σωστά σύνολα δεδομένων. Αυτή η προσέγγιση σημαίνει ότι τα δεδομένα πρέπει να ελέγχονται για ακρίβεια και μηδενική μεροληψία και πρέπει να φέρουν κατάλληλη επισήμανση.
- Ο σχολιασμός ή η επισήμανση δεδομένων είναι σημαντικός για την περαιτέρω βελτίωση της ποιότητας των τροφοδοτούμενων δεδομένων. Η προσέγγιση περιλαμβάνει τη χρήση πλαισίων οριοθέτησης, σημασιολογικής τμηματοποίησης και άλλων στρατηγικών σχολιασμού — με βάση το εν λόγω σύνολο δεδομένων.
Κάντε κλικ εδώ για να διαβάσετε αυτό το άρθρο:
