ИнМедиа-БДАН

Данные, которые вы передаете модели распознавания лиц, определяют ее результаты

Планируете ли вы создать и настроить модель распознавания лиц для интеллектуальных устройств, банковских операций или оптимизации общественной безопасности? Если да, вам нужно будет сосредоточиться на правильных наборах обучающих данных, а не на чем-либо еще. Да, настройка правильной модели ИИ с алгоритмами глубокого обучения и машинного обучения сама по себе является сложной задачей, но определение источников и сбора данных требует усилий. В этой статье мы обсуждаем варианты использования распознавания лиц и то, насколько важно снабжать модели распознавания лиц правильными данными. После этого мы коснемся базы со стратегиями аннотирования данных для оптимизации моделей распознавания лиц.

Вот три ключевых вывода:

  • Распознавание лиц имеет несколько реальных преимуществ. Они могут предотвращать кражи в магазинах, обнаруживать пропавших без вести, улучшать качество личной рекламы, оптимизировать работу правоохранительных органов, обеспечивать герметичность и безопасность школ, отслеживать посещаемость занятий и многое другое. Ожидается, что благодаря огромным возможностям и широкому охвату мировой рынок распознавания лиц к 7 году будет оцениваться в 2024 миллиардов долларов.
  • Очень важно снабжать модели распознавания лиц правильными наборами данных. Этот подход означает, что данные должны быть проверены на предмет точности и нулевой систематической ошибки и должны быть должным образом маркированы.
  • Аннотации или маркировка данных важны для дальнейшего улучшения качества загружаемых данных. Подход включает использование ограничивающих рамок, семантической сегментации и других стратегий аннотаций, основанных на рассматриваемом наборе данных.

Щелкните здесь, чтобы прочитать эту статью:

https://bigdataanalyticsnews.com/facial-recognition-model/

Социальная Поделиться

Давайте сегодня обсудим ваши требования к данным для обучения ИИ.