Viziunea computerizată (VC) este un subset de nișă al inteligenței artificiale care face legătura dintre science fiction și realitate. Romanele, filmele și dramele audio din secolul trecut aveau sage captivante despre mașini care își vedeau mediile așa cum ar face-o oamenii și interacționau cu ele. Dar astăzi, toate acestea sunt realitate datorită modelelor VC.
Fie că este vorba de o sarcină simplă, cum ar fi deblocarea smartphone-ului prin recunoaștere facială, fie de un caz de utilizare complex de diagnosticare a utilajelor în mediile Industry 4.0, viziunea computerizată schimbă regulile jocului în ceea ce privește recalibrarea metodologiilor de operare convenționale. Aceasta deschide calea pentru fiabilitate, rezolvarea rapidă a conflictelor și raportare detaliată în toate cazurile sale de utilizare.
Cu toate acestea, cât de precise și exacte sunt rezultatele unui model de CV se rezumă la calitatea datelor sale de antrenament. Să disecăm asta puțin mai mult.
Calitatea datelor de instruire AI este direct proporțională cu rezultatele modelelor de CV
La Shaip , am reiterat importanța și importanța seturilor de date de calitate în antrenarea modelelor de inteligență artificială. Când vine vorba de aplicații de nișă care implică viziunea computerizată, în special oamenii, acest lucru devine cu atât mai crucial.
Diversitatea în seturile de date este esențială pentru a ne asigura că modelele de viziune computerizată funcționează în același mod la nivel global și nu prezintă părtiniri sau rezultate inechitabile pentru anumite rase, genuri, geografie sau alți factori din cauza lipsei de seturi de date disponibile pentru antrenament.
Pentru a analiza mai detaliat importanța diversității la oameni în formarea modelelor de CV , iată câteva motive convingătoare.
- Pentru a preveni părtinirea istorică și pentru a îmbunătăți corectitudinea în procesarea oamenilor fără nicio discriminare sau părtinire
- Pentru performanța robustă a modelelor, pentru a se asigura că vederea computerizată funcționează perfect chiar și pentru imagini cu iluminare ternă, contrast slab, expresii faciale diferite și multe altele
- Pentru a promova o funcționalitate incluzivă a modelului pentru persoanele cu stil de viață și alegeri de aspect diferite
- Pentru a evita prejudiciul legal sau reputațional cauzat de consecințe precum identificarea greșită
- Pentru a îmbunătăți responsabilitatea în luarea deciziilor bazate pe inteligență artificială și nu numai
Cum să obțineți diversitate în aprovizionarea cu fețe umane pentru modele de computer Vision
Părtinirea datelor de antrenament apare adesea din cauza unor factori înnăscuți sau din cauza lipsei de date reprezentaționale din diverse zone geografice, rase și etnii. Cu toate acestea, există strategii dovedite pentru a atenua părtinirea și a asigura corectitudinea în seturile de date de antrenament pentru inteligența artificială . Să analizăm modalitățile sigure de a realiza acest lucru.
Colectarea de date planificată
Fiecare model de viziune computerizată are o problemă pe care este construit să o rezolve sau un scop pe care este conceput să îl servească. Identificarea acestui aspect vă va oferi informații despre cine sunt publicurile țintă finale. Atunci când le clasificați în diferite personaje, veți avea o listă cu indicii pentru a înțelege strategiile de colectare a datelor.
Odată identificat, puteți decide dacă preferați bazele de date publice sau externalizați acest lucru către experți precum Shaip, care vor furniza în mod etic date de instruire de inteligență artificială de calitate pentru cerințele dumneavoastră.
Utilizați diferitele tipuri de tehnici de aprovizionare
Diversitatea umană în seturile de date poate fi realizată în continuare prin valorificarea diferitelor tipuri de metodologii de aprovizionare a datelor. Vom simplifica această abordare pentru dvs., listându-le:
Seturi de date cu o singură imagine
În cazul în care o imagine frontală a unei persoane este compilată și adnotată pentru criterii demografice, vârstă, etnie, expresie și multe altele
Seturi de date cu mai multe imagini
Implicând mai multe fotografii de profil ale aceluiași individ din unghiuri și emoții diferite. Acesta este un set de date mai cuprinzător care conține o multitudine de puncte de identificare, permițându-vă să le utilizați pentru diverse cazuri de utilizare.
Seturi de date video
prezentând videoclipuri cu persoane care efectuează anumite acțiuni. Acesta este ideal pentru utilizarea în aplicațiile de asistență medicală, unde modulele mHealth pot ajuta la detectarea și ghidarea pacienților către experții potriviți în domeniul sănătății sau pot oferi sugestii preliminare.
Augmentarea datelor
Pentru industriile de nișă, în care este o provocare obositoare să se obțină în mod responsabil diverse seturi de date umane, creșterea datelor este o soluție alternativă ideală. Prin tehnici precum generarea de date sintetice, imagini umane noi și diverse pot fi generate cu seturi de date existente ca referințe. Deși acest lucru implică instrucțiuni specifice și etanșe pentru antrenamentul modelelor, este o strategie bună pentru a vă crește volumul de date de antrenament.
Curatarea datelor
În timp ce aprovizionarea cu imagini de calitate este un aspect, rafinarea datelor existente poate avea, de asemenea, un impact pozitiv asupra rezultatelor și poate optimiza formarea modelului. Acest lucru se poate realiza prin tehnici simple, cum ar fi:
- Măsuri stricte de control al calității, inclusiv filtrarea imaginilor de calitate scăzută, a datelor greu de etichetat și similare
- Strategii de adnotare etanșe pentru a prezenta cât mai multe informații posibil într-o imagine
- Implicați specialiști și oameni în buclă pentru a asigura precizia calității datelor și nu numai
Calea înainte
Diversitatea datelor este o abordare dovedită pentru îmbunătățirea modelelor de viziune computerizată. În timp ce imaginile non-umane pot fi obținute în moduri diferite, seturile de date ale oamenilor necesită un aspect crucial numit consimțământ. Aici intervine și inteligența artificială etică și responsabilă.
De aceea, recomandăm să ne lăsați nouă nouă sarcina de a ne ocupa de etapele dificile de asigurare a diversității umane în seturile de date . Cu decenii de expertiză și experiență în acest domeniu, sursele noastre sunt diverse, tehnicile sunt perfecționate, iar cunoștințele domeniului sunt aprofundate.
Contactați-ne astăzi pentru a afla cum vă putem completa obiectivele și cerințele de instruire în domeniul vederii computerizate .
