Visão Computacional (CV) é um subconjunto da Inteligência Artificial que preenche a lacuna entre a ficção científica e a realidade. Romances, filmes e dramas de áudio do século passado tiveram a fascinante saga de máquinas que veem o ambiente ao seu redor como os humanos conseguem e interagem com elas. Mas hoje, estamos verdadeiramente gratos por tudo isso Modelos de currículo.
Pode ser uma tarefa simples, como desbloquear seu smartphone com reconhecimento facial, ou um caso de uso complexo para diagnóstico de máquinas em ambientes da Indústria 4.0. visão computacional muda o jogo em termos de reavaliação das formas padrão de trabalho. Ele abre caminho para confiabilidade, resolução rápida de disputas e relatórios detalhados em todos os seus casos de uso.
No entanto, o quão precisos e precisos são os resultados de um modelo de CV se resume à qualidade de seus dados de treinamento. Vamos decompô-lo um pouco.
A qualidade dos dados de treinamento de IA é diretamente proporcional aos resultados dos modelos de CV
Na Shaip, reiteramos a importância e a criticidade de conjuntos de dados de qualidade no treinamento de modelos de IA. Quando se trata de aplicações de nicho que envolvem visão computacional, especialmente humanos, isso se torna mais importante.
A diversidade nos conjuntos de dados é importante para garantir que os modelos de visão computacional funcionem da mesma forma em todo o mundo e não apresentem distorções ou resultados negativos para determinadas raças, género, localização ou outros fatores devido à falta de conjuntos de dados disponíveis para formação.
Continuando a demolir a importância da diversidade na formação Modelos de currículoaqui estão as razões importantes.
- Prevenir preconceitos históricos e melhorar a justiça no processamento de pessoas sem discriminação ou preconceito
- Para que os modelos funcionem de forma robusta para garantir que a visão computacional funcione bem mesmo em imagens com pouca iluminação, baixo contraste, expressões faciais diferentes e assim por diante.
- Promover o desempenho inclusivo do modelo para pessoas com diferentes estilos de vida e escolhas de aparência
- Para evitar danos legais ou à reputação decorrentes de consequências como erros de identificação
- Melhorando a responsabilidade pela tomada de decisões baseada em IA e muito mais
Como alcançar diversidade na detecção de rostos humanos em modelos de visão computacional
Viés nos dados de treinamento muitas vezes ocorre devido a factores genéticos ou devido à falta de disponibilidade de dados representativos de todas as regiões, raças e etnias. No entanto, existem estratégias comprovadas para reduzir preconceitos e garantir justiça Conjuntos de dados para treinamento de IA. Vejamos maneiras seguras de conseguir isso.
Coleta de dados estruturados
Sempre visão computacional Um modelo tem um problema que foi projetado para resolver ou um propósito que foi projetado para alcançar. Identificá-los lhe dará uma ideia de quem é o público-alvo no final. Se você dividi-los em pessoas diferentes, terá uma folha de dicas para entender as técnicas de coleta de dados.
Uma vez identificado, você pode decidir se deseja escolher bancos de dados públicos ou terceirizá-los para especialistas como Shaip, que extrairão dados de treinamento de IA de qualidade para suas necessidades.
Use diferentes tipos de métodos de monetização
A diversidade populacional em conjuntos de dados pode ser alcançada ainda mais usando vários tipos de métodos de aquisição de dados. Facilitaremos esse processo para você listando-os:
