InMedia-BDAN

Data som du matar med ansiktsigenkänningsmodellen avgör dess resultat

Planerar du att skapa och ställa in en ansiktsigenkänningsmodell för smarta enheter, bankverksamhet eller optimering av allmän säkerhet? Om ja, skulle du behöva fokusera på rätt träningsdatauppsättningar framför allt annat. Ja, att sätta upp rätt AI-modell med djupinlärning och ML-algoritmer är utmanande i sig, men att definiera datakälla och insamling tar kakan. I den här artikeln diskuterar vi användningsfallen för ansiktsigenkänning och hur viktigt det är att mata ansiktsigenkänningsmodeller med rätt typ av data. När det är klart, kontaktar vi basen med dataanteckningsstrategier för att optimera ansiktsigenkänningsmodellerna.

Här är de tre viktiga takeaways:

  • Ansiktsigenkänning har flera verkliga fördelar. De kan förhindra snatteri, upptäcka försvunna personer, förbättra kvaliteten på personliga annonser, optimera brottsbekämpning, göra skolor lufttäta och säkra, spåra närvaro i klassrummet och göra mycket mer. På grund av den enorma kapaciteten och den stora räckvidden förväntas den globala ansiktsigenkänningsmarknaden värderas till 7 miljarder dollar år 2024.
  • Det är viktigt att mata ansiktsigenkänningsmodellerna med rätt datamängder. Detta tillvägagångssätt innebär att data bör granskas med avseende på noggrannhet och noll bias och måste märkas korrekt.
  • Dataanteckning eller -märkning är viktig för att förbättra kvaliteten på matad data ytterligare. Tillvägagångssättet involverar användning av begränsningsrutor, semantisk segmentering och andra annoteringsstrategier – baserat på datauppsättningen i fråga.

Klicka här för att läsa den här artikeln:

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

Social Dela

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.