Bạn có định tạo và thiết lập mô hình nhận dạng khuôn mặt cho thiết bị thông minh, hoạt động ngân hàng hoặc tối ưu hóa an toàn công cộng không? Nếu có, thì bạn cần tập trung vào các bộ dữ liệu đào tạo phù hợp hơn bất kỳ thứ gì khác. Đúng vậy, bản thân việc thiết lập mô hình AI phù hợp với các thuật toán học máy và học sâu đã là một thách thức nhưng việc xác định nguồn cung ứng và thu thập dữ liệu sẽ rất quan trọng. Trong suốt bài viết này, chúng tôi thảo luận về các trường hợp sử dụng của Nhận dạng khuôn mặt và tầm quan trọng của việc cung cấp cho các mô hình nhận dạng khuôn mặt loại dữ liệu phù hợp. Sau khi hoàn tất, chúng tôi chạm vào cơ sở với các chiến lược chú thích dữ liệu để tối ưu hóa các mô hình nhận dạng khuôn mặt.
Dưới đây là ba điểm chính:
- Nhận dạng khuôn mặt có một số lợi ích trong thế giới thực. Chúng có thể ngăn chặn hành vi trộm cắp, phát hiện những người mất tích, cải thiện chất lượng quảng cáo cá nhân, tối ưu hóa việc thực thi pháp luật, làm cho trường học trở nên kín gió và an toàn, theo dõi tình trạng có mặt trong lớp học, v.v. Do khả năng to lớn và phạm vi tiếp cận rộng lớn, thị trường nhận dạng khuôn mặt toàn cầu dự kiến sẽ được định giá 7 tỷ đô la vào năm 2024.
- Điều cần thiết là phải cung cấp các bộ dữ liệu phù hợp cho các mô hình nhận dạng khuôn mặt. Cách tiếp cận này có nghĩa là dữ liệu phải được xem xét về độ chính xác và độ lệch bằng không và phải được dán nhãn thích hợp.
- Chú thích hoặc ghi nhãn dữ liệu rất quan trọng để cải thiện hơn nữa chất lượng của dữ liệu được cung cấp. Cách tiếp cận liên quan đến việc sử dụng các hộp giới hạn, phân đoạn ngữ nghĩa và các chiến lược chú thích khác— dựa trên tập dữ liệu được đề cập.
Nhấn vào đây để đọc bài viết này:
