Computer Vision (CV) er en nicheundergruppe af kunstig intelligens, der bygger bro mellem science fiction og virkelighed. Romaner, film og lyddramaer fra det forrige århundrede havde fængslende sagaer om maskiner, der så deres omgivelser, som mennesker ville gøre, og interagerer med dem. Men i dag er alt dette en realitet takket være CV modeller.
Det være sig en simpel opgave som at låse din smartphone op ved hjælp af ansigtsgenkendelse eller en kompleks anvendelse af diagnosticering af maskiner i Industry 4.0-miljøer, computersyn ændrer spillet med hensyn til at genkalibrere konventionelle driftsmetoder. Det baner vejen for pålidelighed, hurtig konfliktløsning og detaljeret rapportering på tværs af dens brugssager.
Men hvor præcise og nøjagtige resultaterne af en CV-model er kogt ned til kvaliteten af dens træningsdata. Lad os dissekere dette lidt mere.
AI-træningsdatakvalitet er direkte proportional med CV-modellers output
At Saip, har vi gentaget betydningen og kritikaliteten af kvalitetsdatasæt i træning af AI-modeller. Når det kommer til nicheapplikationer, der involverer computersyn, specifikt mennesker, bliver det endnu mere afgørende.
Mangfoldighed i datasæt er afgørende for at sikre, at computersynsmodeller fungerer på samme måde globalt og ikke udviser bias eller uretfærdige resultater for specifikke racer, køn, geografi eller andre faktorer på grund af manglen på datasæt, der er tilgængelige til træning.
For yderligere at nedbryde betydningen af mangfoldighed hos mennesker i træning CV modeller, her er overbevisende grunde.
- For at forhindre historisk skævhed og forbedre retfærdighed i behandlingen af mennesker uden nogen form for diskrimination eller skævhed
- For den robuste ydeevne af modeller for at sikre, at computersyn fungerer perfekt, selv for billeder med mat belysning, dårlig kontrast, forskellige ansigtsudtryk og mere
- At fremme en inkluderende funktionalitet af modellen for mennesker med forskellige livsstils- og udseendevalg
- For at undgå juridisk skade eller skade på omdømme som følge af konsekvenser såsom fejlidentifikation
- For at forbedre ansvarligheden i AI-drevet beslutningstagning og mere
Hvordan man opnår mangfoldighed ved at finde menneskelige ansigter til computervisionsmodeller
Bias i træningsdata opstår ofte på grund af faktorer, der er medfødte eller på grund af manglende tilgængelighed af repræsentationsdata på tværs af geografi, race og etnicitet. Der er dog dokumenterede strategier til at afbøde skævhed og sikre retfærdighed i AI træningsdatasæt. Lad os se på de sikre måder at opnå dette på.
Planlagt dataindsamling
Hver computersyn modellen har et problem, den er bygget til at løse, eller et formål, den er designet til at tjene. Identifikationen af dette vil give dig indsigt i, hvem den ultimative målgruppe er. Når du klassificerer dem i forskellige personas, vil du have et snydeark med tips til at forstå dataindsamlingsstrategier.
Når du er identificeret, kan du beslutte, om du kan foretrække offentlige databaser eller outsource dette til eksperter som Shaip, som etisk vil skaffe kvalitet AI-træningsdata til dine krav.
Udnyt de forskellige typer indkøbsteknikker
Menneskelig mangfoldighed i datasæt kan yderligere opnås ved at udnytte de forskellige typer af data-sourcing-metoder. Vi vil gøre denne tilgang lettere for dig ved at liste dem ud:
Enkeltbillede datasæt
Hvor et fremadvendt billede af en person er kompileret og kommenteret for demografi, alder, etnicitet, udtryk og mere
Multi-billede datasæt
Involverer flere profilbilleder af det samme individ fra forskellige vinkler og følelser. Dette er et mere omfattende datasæt, der indeholder et utal af identifikationspunkter, så du kan bruge dem til forskellige brugssager.
Videodatasæt
med videoer af enkeltpersoner, der udfører specifikke handlinger. Dette er ideelt til brug i sundhedsapplikationer, hvor mHealth-moduler kan hjælpe med at opdage og vejlede patienter til de rigtige sundhedseksperter eller give foreløbige forslag.
Dataforøgelse
For nicheindustrier, hvor det er en kedelig udfordring at skaffe forskellige menneskelige datasæt på ansvarlig vis, er dataforøgelse en ideel alternativ løsning. Gennem teknikker som syntetisk datagenerering kan nye og forskelligartede menneskelige billeder genereres med eksisterende datasæt som referencer. Selvom dette involverer specifikke og lufttætte instruktioner til at træne modeller, er det en god strategi at øge din træningsdatamængde.
Datakurering
Selvom indkøb af kvalitetsbilleder er et aspekt, kan raffinering af eksisterende data også påvirke resultaterne positivt og optimere modeltræning. Dette kan gøres ved hjælp af simple teknikker som:
- Strenge kvalitetskontrolforanstaltninger, herunder frafiltrering af billeder i lav kvalitet, data, der er svære at mærke, og lignende
- Lufttætte annoteringsstrategier til at vise så meget information som muligt i et billede
- Involver specialister og mennesker i løkken for at sikre præcision i datakvalitet og mere
Vejen frem
Datadiversitet er en gennemprøvet tilgang til at gøre computersynsmodeller bedre. Mens ikke-menneskelige billeder kan hentes på forskellige måder, kræver datasæt af mennesker et afgørende aspekt kaldet samtykke. Det er her, etisk og ansvarlig AI også kommer ind i billedet.
Derfor anbefaler vi at forlade de svære trin med at sikre menneskelig mangfoldighed i datasæt til os. Med årtiers ekspertise og erfaring på dette område er vores kilder mangfoldige, teknikker er mesterlige, og domæneviden er dybdegående.
Kontakt med os i dag for at finde ud af, hvordan vi kan supplere din computersyn mål og uddannelseskrav.
