Datamaskin syn (CV) er en nisjeundergruppe av kunstig intelligens som bygger bro mellom science fiction og virkelighet. Romaner, filmer og lyddramaer fra forrige århundre hadde fengslende sagaer om maskiner som så miljøene deres som mennesker ville gjort og samhandlet med dem. Men i dag er alt dette en realitet takket være CV-modeller.
Det være seg en enkel oppgave som å låse opp smarttelefonen din gjennom ansiktsgjenkjenning eller en kompleks brukssituasjon for diagnostisering av maskineri i Industry 4.0-miljøer, datasyn endrer spillet når det gjelder å rekalibrere konvensjonelle driftsmetodikker. Det baner vei for pålitelighet, rask konfliktløsning og detaljert rapportering på tvers av brukstilfellene.
Men hvor presise og nøyaktige resultatene av en CV-modell er kokt ned til kvaliteten på treningsdataene. La oss dissekere dette litt mer.
AI-treningsdatakvaliteten er direkte proporsjonal med CV-modellenes resultater
At Shaip, har vi gjentatt betydningen og kritikken av kvalitetsdatasett i opplæring av AI-modeller. Når det gjelder nisjeapplikasjoner som involverer datasyn, spesielt mennesker, blir det desto mer avgjørende.
Mangfold i datasett er avgjørende for å sikre at datasynsmodeller fungerer på samme måte globalt og ikke viser skjevheter eller urettferdige utfall for spesifikke raser, kjønn, geografi eller andre faktorer på grunn av mangelen på datasett tilgjengelig for trening.
For ytterligere å bryte ned betydningen av mangfold hos mennesker i trening CV-modeller, her er overbevisende grunner.
- For å forhindre historisk skjevhet og forbedre rettferdighet i behandlingen av mennesker uten diskriminering eller skjevhet
- For den robuste ytelsen til modeller for å sikre at datasyn fungerer perfekt selv for bilder med matt lys, dårlig kontrast, forskjellige ansiktsuttrykk og mer
- Å fremme en inkluderende funksjonalitet av modellen for mennesker med ulike livsstils- og utseendevalg
- For å unngå juridisk skade eller omdømmeskade fra konsekvenser som feilidentifikasjon
- For å forbedre ansvaret i AI-drevet beslutningstaking og mer
Hvordan oppnå mangfold i å skaffe menneskelige ansikter for datamaskinsynsmodeller
Bias i treningsdata oppstår ofte på grunn av faktorer som er medfødte eller på grunn av mangel på tilgjengelighet av representasjonsdata fra på tvers av geografi, rase og etnisitet. Imidlertid er det påviste strategier for å dempe skjevheter og sikre rettferdighet i AI treningsdatasett. La oss se på de sikre måtene å oppnå dette på.
Planlagt datainnsamling
Hver datasyn modellen har et problem den er bygget for å løse eller et formål den er designet for å tjene. Identifikasjonen av dette vil gi deg innsikt i hvem den ultimate målgruppen er. Når du klassifiserer dem i forskjellige personas, vil du ha et jukseark med tips for å forstå datainnsamlingsstrategier.
Når du er identifisert, kan du bestemme om du kan foretrekke offentlige databaser eller outsource dette til eksperter som Shaip, som vil etisk skaffe kvalitet AI treningsdata for dine krav.
Utnytt de forskjellige typene innkjøpsteknikker
Menneskelig mangfold i datasett kan oppnås ytterligere ved å utnytte de ulike typene datakildemetoder. Vi skal gjøre denne tilnærmingen enklere for deg ved å liste dem opp:
Enkeltbildedatasett
Hvor et frontvendt bilde av en person er kompilert og kommentert for demografi, alder, etnisitet, uttrykk og mer
Datasett med flere bilder
Involverer flere profilbilder av samme person fra forskjellige vinkler og følelser. Dette er et mer omfattende datasett som inneholder en myriade av identifikasjonspunkter, slik at du kan bruke dem til forskjellige brukssaker.
Videodatasett
med videoer av enkeltpersoner som utfører spesifikke handlinger. Dette er ideelt for bruk i helsetjenester, der mHealth-moduler kan hjelpe til med å oppdage og veilede pasienter til de riktige helseekspertene eller gi foreløpige forslag.
Dataforsterkning
For nisjebransjer, der det er en kjedelig utfordring å ansvarlig skaffe ulike menneskelige datasett, er dataforsterkning en ideell alternativ løsning. Gjennom teknikker som syntetisk datagenerering kan nye og mangfoldige menneskelige bilder genereres med eksisterende datasett som referanser. Selv om dette innebærer spesifikke og lufttette instruksjoner for å trene modeller, er det en god strategi for å øke treningsdatavolumet.
Datakurering
Selv om innkjøp av kvalitetsbilder er ett aspekt, kan raffinering av eksisterende data også påvirke resultatene positivt og optimalisere modelltrening. Dette kan gjøres ved hjelp av enkle teknikker som:
- Strenge kvalitetskontrolltiltak, inkludert filtrering av bilder av lav kvalitet, data som er vanskelige å merke, og lignende
- Lufttette annoteringsstrategier for å inneholde så mye informasjon som mulig i et bilde
- Involver spesialister og mennesker i løkken for å sikre presisjon i datakvalitet og mer
Veien forover
Datamangfold er en velprøvd tilnærming til å gjøre datamaskinsynsmodeller bedre. Mens ikke-menneskelige bilder kan hentes på forskjellige måter, krever datasett av mennesker et avgjørende aspekt kalt samtykke. Det er her etisk og ansvarlig AI også kommer inn i bildet.
Det er derfor vi anbefaler å forlate de vanskelige trinnene for å sikre menneskelig mangfold i datasett til oss. Med flere tiår med ekspertise og erfaring på dette feltet er kildene våre mangfoldige, teknikkene er mesterlige og domenekunnskapen er dyptgående.
Snakk med oss i dag for å finne ut hvordan vi kan utfylle din datasyn mål og opplæringskrav.
