Computer Vision (CV) ist ein Nischenbereich der künstlichen Intelligenz, der die Lücke zwischen Science-Fiction und Realität schließt. Romane, Filme und Hörspiele aus dem letzten Jahrhundert enthielten fesselnde Geschichten über Maschinen, die ihre Umgebung wie Menschen wahrnehmen und mit ihr interagieren. Aber heute ist all dies Realität dank CV-Modelle.
Sei es eine einfache Aufgabe wie das Entsperren Ihres Smartphones durch Gesichtserkennung oder ein komplexer Anwendungsfall zur Diagnose von Maschinen in Industrie 4.0-Umgebungen, Computer Vision verändert die Spielregeln hinsichtlich der Neukalibrierung herkömmlicher Betriebsmethoden. Es ebnet den Weg für Zuverlässigkeit, schnelle Konfliktlösung und detaillierte Berichterstattung in allen Anwendungsfällen.
Wie präzise und genau die Ergebnisse eines CV-Modells sind, hängt jedoch letztlich von der Qualität seiner Trainingsdaten ab. Lassen Sie uns dies etwas genauer analysieren.
Die Qualität der KI-Trainingsdaten ist direkt proportional zu den Ergebnissen der CV-Modelle
At Saiphaben wir immer wieder betont, wie wichtig und wichtig hochwertige Datensätze beim Training von KI-Modellen sind. Bei Nischenanwendungen mit Computer Vision, insbesondere mit Menschen, wird dies umso wichtiger.
Die Vielfalt der Datensätze ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Computer Vision-Modelle weltweit auf die gleiche Weise funktionieren und aufgrund fehlender für das Training verfügbarer Datensätze keine Voreingenommenheit oder unfairen Ergebnisse für bestimmte Rassen, Geschlechter, geografische Standorte oder andere Faktoren aufweisen.
Um die Bedeutung der Vielfalt der Menschen in der Ausbildung weiter aufzuschlüsseln CV-Modelle, hier sind zwingende Gründe.
- Um historische Voreingenommenheit zu verhindern und die Fairness bei der Behandlung von Menschen ohne Diskriminierung oder Voreingenommenheit zu verbessern
- Für die robuste Leistung von Modellen, um sicherzustellen, dass Computer Vision auch bei Bildern mit schwacher Beleuchtung, schlechtem Kontrast, unterschiedlichen Gesichtsausdrücken usw. einwandfrei funktioniert
- Förderung einer integrativen Funktionalität des Modells für Menschen mit unterschiedlichem Lebensstil und Aussehen
- Um rechtliche Schäden oder Reputationsschäden durch Folgen wie eine falsche Identifizierung zu vermeiden
- Mehr Verantwortung bei KI-gesteuerten Entscheidungen und mehr
So erreichen Sie Vielfalt bei der Beschaffung menschlicher Gesichter für Computer Vision-Modelle
Verzerrung in Trainingsdaten tritt häufig aufgrund angeborener Faktoren oder aufgrund mangelnder Verfügbarkeit repräsentativer Daten aus allen geografischen, rassischen und ethnischen Bereichen auf. Es gibt jedoch bewährte Strategien, um Voreingenommenheit zu mildern und Fairness in KI-TrainingsdatensätzeSchauen wir uns die todsicheren Möglichkeiten an, dies zu erreichen.
Geplante Datenerhebung
Jede Computer Vision Jedes Modell hat ein Problem, das es lösen soll, oder einen Zweck, dem es dienen soll. Die Identifizierung dieser Punkte gibt Ihnen Aufschluss darüber, wer die eigentlichen Zielgruppen sind. Wenn Sie sie in verschiedene Personas einteilen, erhalten Sie einen Spickzettel mit Hinweisen zum Verständnis von Datenerfassungsstrategien.
Sobald Sie identifiziert sind, können Sie entscheiden, ob Sie öffentliche Datenbanken bevorzugen oder dies an Experten wie Shaip auslagern, die ethisch einwandfreie Qualität beschaffen KI-Trainingsdaten für Ihre Anforderungen.
Nutzen Sie die verschiedenen Arten von Sourcing-Techniken
Die menschliche Vielfalt in Datensätzen kann durch die Nutzung verschiedener Arten von Datenbeschaffungsmethoden weiter verbessert werden. Wir werden Ihnen diesen Ansatz vereinfachen, indem wir sie auflisten:
Einzelbild-Datensätze
Dabei wird ein Frontalbild einer Person zusammengestellt und mit demografischen Daten, Alter, ethnischer Zugehörigkeit, Ausdruck usw. versehen.
Datensätze mit mehreren Bildern
Dabei handelt es sich um mehrere Profilaufnahmen derselben Person aus verschiedenen Winkeln und mit unterschiedlichen Emotionen. Dies ist ein umfassenderer Datensatz mit unzähligen Identifikationspunkten, den Sie für verschiedene Anwendungsfälle verwenden können.
Video-Datensätze
mit Videos von Personen, die bestimmte Aktionen ausführen. Dies ist ideal für den Einsatz in Gesundheitsanwendungen, wo mHealth-Module dabei helfen können, Patienten zu erkennen und an die richtigen Gesundheitsexperten weiterzuleiten oder vorläufige Empfehlungen zu geben.
Datenerweiterung
Für Nischenbranchen, in denen es eine mühsame Herausforderung ist, verantwortungsbewusst vielfältige menschliche Datensätze zu beschaffen, ist die Datenerweiterung eine ideale Alternativlösung. Durch Techniken wie die Generierung synthetischer Daten können neue und vielfältige menschliche Bilder mit vorhandenen Datensätzen als Referenz generiert werden. Dies erfordert zwar spezifische und wasserdichte Anweisungen zum Trainieren von Modellen, ist jedoch eine gute Strategie, um Ihr Trainingsdatenvolumen zu erhöhen.
Datenpflege
Während die Beschaffung qualitativ hochwertiger Bilder ein Aspekt ist, kann die Verfeinerung vorhandener Daten ebenfalls positive Auswirkungen auf die Ergebnisse haben und das Modelltraining optimieren. Dies kann durch einfache Techniken erreicht werden, wie zum Beispiel:
- Strenge Qualitätskontrollmaßnahmen, einschließlich der Herausfilterung von Bildern in schlechter Qualität, schwer zu beschriftenden Daten und ähnlichem
- Wasserdichte Annotationsstrategien, um so viele Informationen wie möglich in einem Bild darzustellen
- Beziehen Sie Spezialisten und Menschen in den Prozess ein, um eine präzise Datenqualität und mehr sicherzustellen
Der Weg nach vorn
Datenvielfalt ist ein bewährter Ansatz zur Verbesserung von Computer-Vision-Modellen. Während Bilder von Menschen auf unterschiedliche Weise beschafft werden können, erfordern Datensätze von Menschen einen entscheidenden Aspekt, nämlich die Zustimmung. Hier kommt auch ethische und verantwortungsvolle KI ins Spiel.
Deshalb empfehlen wir, die schwierigen Schritte zur Sicherstellung menschliche Vielfalt in Datensätzen für uns. Dank unserer jahrzehntelangen Expertise und Erfahrung auf diesem Gebiet sind unsere Quellen vielfältig, unsere Techniken meisterhaft und unser Fachwissen tiefgreifend.
Nehmen Sie Kontakt mit uns auf Informieren Sie sich noch heute, wie wir Ihr Computer Vision Ziele und Trainingsanforderungen.
