rozpoznání obličeje

Data, která dodáváte modelu rozpoznávání obličeje, určují jeho výsledky

Plánujete vytvořit a nastavit model rozpoznávání obličeje pro chytrá zařízení, bankovní operace nebo optimalizaci veřejné bezpečnosti? Pokud ano, pak byste se museli zaměřit na správné tréninkové datové sady před čímkoli jiným. Ano, nastavení správného modelu umělé inteligence s hloubkovým učením a algoritmy ML je samo o sobě náročné, ale definování zdroje a sběru dat zabere dort. V tomto článku diskutujeme o případech použití rozpoznávání obličeje a o tom, jak důležité je dodávat modelům rozpoznávání obličejů správný druh dat. Po dokončení se dotkneme základny se strategiemi anotací dat pro optimalizaci modelů rozpoznávání obličeje.

Zde jsou tři klíčové poznatky:

  • Rozpoznávání obličeje má v reálném světě několik výhod. Mohou zabránit krádežím v obchodech, odhalit pohřešované osoby, zlepšit kvalitu osobních inzerátů, optimalizovat vymáhání práva, zajistit vzduchotěsnost a zabezpečení škol, sledovat docházku do tříd a dělat mnohem více. Vzhledem k obrovským schopnostem a obrovskému dosahu se očekává, že globální trh rozpoznávání obličeje bude do roku 7 oceněn na 2024 miliard dolarů.
  • Je nezbytné napájet modely rozpoznávání obličeje správnými datovými sadami. Tento přístup znamená, že data by měla být přezkoumána z hlediska přesnosti a nulového zkreslení a musí být řádně označena.
  • Anotace nebo označování dat je důležité pro další zlepšení kvality dodávaných dat. Tento přístup zahrnuje použití ohraničovacích rámečků, sémantické segmentace a dalších anotačních strategií – na základě příslušné datové sady.

Kliknutím sem si přečtete tento článek:

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

Sociální sdílení

Pojďme dnes diskutovat o vašem požadavku na školení AI.