Компьютерное зрение (CV) — это нишевое подмножество искусственного интеллекта, которое заполняет пробел между научной фантастикой и реальностью. Романы, фильмы и аудиодрамы прошлого века содержали захватывающие саги о машинах, которые видят окружающую среду так же, как это делают люди, и взаимодействуют с ней. Но сегодня все это стало реальностью благодаря Модели резюме.
Будь то простая задача, например, разблокировка смартфона с помощью распознавания лиц, или сложный сценарий диагностики оборудования в средах Индустрии 4.0, компьютерное зрение меняет правила игры в плане перекалибровки традиционных операционных методологий. Это прокладывает путь к надежности, быстрому разрешению конфликтов и подробной отчетности по всем вариантам использования.
Однако точность и правильность результатов модели CV сводится к качеству ее обучающих данных. Давайте разберем это немного подробнее.
Качество данных для обучения ИИ прямо пропорционально результатам моделей CV
At Шаип, мы неоднократно подчеркивали важность и критичность качественных наборов данных в обучении моделей ИИ. Когда речь идет о нишевых приложениях, включающих компьютерное зрение, в частности, людей, это становится еще более важным.
Разнообразие наборов данных имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы модели компьютерного зрения функционировали одинаково во всем мире и не демонстрировали предвзятости или несправедливых результатов для определенных рас, полов, географических регионов или других факторов из-за отсутствия наборов данных, доступных для обучения.
Чтобы еще больше разъяснить важность разнообразия людей в обучении Модели резюме, вот веские причины.
- Для предотвращения исторической предвзятости и повышения справедливости в обработке людей без какой-либо дискриминации или предвзятости.
- Для надежной работы моделей, гарантирующей идеальную работу компьютерного зрения даже для изображений с тусклым освещением, плохой контрастностью, разными выражениями лиц и т. д.
- Способствовать инклюзивной функциональности модели для людей с разным образом жизни и выбором внешнего вида.
- Чтобы избежать юридического или репутационного ущерба от последствий, таких как неправильная идентификация
- Повысить ответственность за принятие решений с использованием ИИ и многое другое
Как добиться разнообразия при поиске человеческих лиц для моделей компьютерного зрения
Смещение в данных обучения часто происходит из-за факторов, которые являются врожденными или из-за отсутствия репрезентативных данных по географии, расе и этнической принадлежности. Однако существуют проверенные стратегии для смягчения предвзятости и обеспечения справедливости в Наборы данных для обучения ИИДавайте рассмотрим верные способы достижения этого.
Планируемый сбор данных
Каждая компьютерное зрение у модели есть проблема, которую она должна решить, или цель, которой она призвана служить. Определение этого даст вам представление о том, кто является конечной целевой аудиторией. Когда вы классифицируете их по разным персонам, у вас будет шпаргалка с указателями для понимания стратегий сбора данных.
После того, как вы определились, вы можете решить, следует ли вам отдать предпочтение публичным базам данных или поручить это экспертам, таким как Шайп, которые будут этично подбирать качественные данные. Данные обучения ИИ для ваших требований.
Используйте различные типы методов поиска поставщиков
Человеческое разнообразие в наборах данных может быть дополнительно достигнуто путем использования различных типов методологий получения данных. Мы собираемся сделать этот подход более простым для вас, перечислив их:
Наборы данных с одним изображением
Где анфасное изображение человека компилируется и аннотируется по демографическим данным, возрасту, этнической принадлежности, выражению лица и т. д.
Наборы данных с несколькими изображениями
Включает несколько снимков профиля одного и того же человека с разных ракурсов и эмоций. Это более полный набор данных, содержащий множество точек идентификации, что позволяет использовать их для различных вариантов использования.
Видео наборы данных
с видео, на которых люди выполняют определенные действия. Это идеально подходит для использования в приложениях здравоохранения, где модули mHealth могут помочь в обнаружении и направлении пациентов к нужным экспертам в области здравоохранения или предложить предварительные рекомендации.
Увеличение данных
Для нишевых отраслей, где ответственное получение разнообразных наборов данных о людях — утомительная задача, аугментация данных — идеальное альтернативное решение. С помощью таких методов, как синтетическая генерация данных, можно создавать новые и разнообразные изображения людей с использованием существующих наборов данных в качестве ссылок. Хотя это и подразумевает конкретные и герметичные инструкции по обучению моделей, это хорошая стратегия для увеличения объема данных для обучения.
Курирование данных
Хотя получение качественных изображений является одним из аспектов, уточнение существующих данных также может положительно повлиять на результаты и оптимизировать обучение модели. Это можно сделать с помощью простых методов, таких как:
- Строгие меры контроля качества, включая отфильтровывание изображений низкого качества, данных, которые трудно маркировать, и т. п.
- Стратегии создания точных аннотаций, позволяющие разместить на изображении как можно больше информации
- Привлекайте к работе специалистов и людей, чтобы обеспечить точность, качество данных и многое другое.
Путь вперед
Разнообразие данных проверенный подход к улучшению моделей компьютерного зрения. В то время как нечеловеческие изображения могут быть получены разными способами, наборы данных людей требуют важнейшего аспекта, называемого согласием. Здесь также в игру вступает этичный и ответственный ИИ.
Вот почему мы рекомендуем оставить трудные шаги по обеспечению человеческое разнообразие в наборах данных к нам. Благодаря десятилетиям опыта и знаний в этой области, наши источники разнообразны, методы искусны, а знания предметной области глубоки.
Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать, как мы можем дополнить ваш компьютерное зрение цели и требования к обучению.
