InMedia-BDAN

Dane, które karmisz Model rozpoznawania twarzy determinuje jego wyniki

Czy planujesz stworzyć i skonfigurować model rozpoznawania twarzy dla inteligentnych urządzeń, operacji bankowych lub optymalizacji bezpieczeństwa publicznego? Jeśli tak, musisz skupić się na odpowiednich zestawach danych szkoleniowych, a nie na czymkolwiek innym. Tak, skonfigurowanie odpowiedniego modelu sztucznej inteligencji z algorytmami głębokiego uczenia i uczenia maszynowego samo w sobie jest wyzwaniem, ale zdefiniowanie pozyskiwania i gromadzenia danych to pestka. W tym artykule omawiamy przypadki użycia funkcji rozpoznawania twarzy oraz to, jak ważne jest dostarczanie modeli rozpoznawania twarzy odpowiednim rodzajem danych. Po zakończeniu dotykamy bazy strategiami adnotacji danych w celu optymalizacji modeli rozpoznawania twarzy.

Oto trzy kluczowe wnioski:

  • Rozpoznawanie twarzy ma kilka rzeczywistych korzyści. Mogą zapobiegać kradzieżom w sklepach, wykrywać zaginione osoby, poprawiać jakość ogłoszeń osobistych, optymalizować egzekwowanie prawa, zapewniać szczelność i bezpieczeństwo szkół, śledzić frekwencję w klasach i robić znacznie więcej. Ze względu na ogromne możliwości i szeroki zasięg globalny rynek rozpoznawania twarzy ma być wyceniony na 7 miliardów dolarów do 2024 roku.
  • Konieczne jest zasilenie modeli rozpoznawania twarzy odpowiednimi zbiorami danych. Takie podejście oznacza, że ​​dane powinny być przeglądane pod kątem dokładności i zerowego błędu systematycznego oraz muszą być odpowiednio oznakowane.
  • Adnotacja lub etykietowanie danych jest ważne dla dalszej poprawy jakości dostarczanych danych. Podejście to obejmuje stosowanie ramek ograniczających, segmentację semantyczną i inne strategie adnotacji — oparte na danym zbiorze danych.

Kliknij tutaj, aby przeczytać ten artykuł:

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

Podziel społecznej

Omówmy dzisiaj Twoje wymagania dotyczące danych szkoleniowych AI.