Adakah anda merancang untuk mencipta dan menyediakan model pengecaman muka untuk peranti pintar, operasi perbankan atau pengoptimuman keselamatan awam? Jika ya, anda perlu menumpukan pada set data latihan yang betul berbanding perkara lain. Ya, menyediakan model AI yang betul dengan pembelajaran mendalam dan algoritma ML sememangnya mencabar tetapi mentakrifkan sumber dan pengumpulan data memerlukan kek. Sepanjang artikel ini, kami membincangkan kes penggunaan Pengecaman Muka dan betapa pentingnya memberi model pengecaman muka dengan jenis data yang betul. Setelah selesai, kami menyentuh asas dengan strategi anotasi data untuk mengoptimumkan model pengecaman muka.
Berikut ialah tiga perkara penting:
- Pengecaman muka mempunyai beberapa faedah dunia nyata. Mereka boleh menghalang pencurian kedai, mengesan individu yang hilang, meningkatkan kualiti iklan peribadi, mengoptimumkan penguatkuasaan undang-undang, menjadikan sekolah kedap udara dan selamat, menjejaki kehadiran bilik darjah dan melakukan banyak lagi. Disebabkan oleh keupayaan yang besar dan jangkauan yang luas, pasaran pengecaman muka global dijangka bernilai $7 bilion menjelang 2024.
- Adalah penting untuk menyediakan model pengecaman muka dengan set data yang betul. Pendekatan ini bermakna bahawa data harus disemak untuk ketepatan dan bias sifar dan mesti dilabelkan dengan betul.
- Anotasi atau pelabelan data adalah penting untuk meningkatkan lagi kualiti data yang disuap. Pendekatan ini melibatkan penggunaan kotak sempadan, pembahagian semantik dan strategi anotasi lain— berdasarkan set data yang dipersoalkan.
Klik di sini untuk membaca artikel ini:
