コンピュータビジョンモデルのトレーニングデータを入手する際には多様性を選択する

Computer Vision （CV）は、SFと現実のギャップを埋める人工知能のニッチなサブセットです。前世紀の小説、映画、オーディオドラマには、機械が人間と同じように環境を見て、それと対話するという魅力的な物語がありました。しかし今日、これらすべてが現実になっています。 CVモデル.

顔認識によるスマートフォンのロック解除のような単純なタスクから、インダストリー4.0環境での機械の診断といった複雑なユースケースまで、 コンピュータビジョン 従来の運用方法を再調整するという点で、状況は一変しています。信頼性、迅速な競合解決、ユースケース全体にわたる詳細なレポート作成への道が開かれています。

ただし、CV モデルの結果がどれだけ正確で精密であるかは、トレーニング データの品質にかかっています。これをもう少し詳しく分析してみましょう。 

AIトレーニングデータの品質はCVモデルの出力に直接比例する

At シャイプこれまで、私たちは AI モデルのトレーニングにおける質の高いデータセットの重要性と重要性を繰り返し強調してきました。コンピューター ビジョン、特に人間が関わるニッチなアプリケーションに関しては、それがさらに重要になります。

データセットの多様性は、コンピューター ビジョン モデルが世界中で同じように機能し、トレーニングに使用できるデータセットが不足しているために特定の人種、性別、地理、その他の要因に対して偏見や不公平な結果が出ないようにするために不可欠です。

訓練における人間の多様性の重要性をさらに分析する CVモデルここに説得力のある理由があります。

• 歴史的偏見を防ぎ、差別や偏見のない人間処理の公平性を向上させる
• モデルの堅牢なパフォーマンスにより、暗い照明、コントラストの低い画像、表情の異なる画像などでもコンピュータービジョンが完璧に機能することを保証します。
• さまざまなライフスタイルや外見の選択を持つ人々のために、モデルの包括的な機能性を促進する
• 誤認などの結果による法的または評判上の損害を回避するため
• AI主導の意思決定における責任の向上など

コンピュータービジョンモデル用の人間の顔の調達における多様性を実現する方法

トレーニングデータの偏り 多くの場合、先天的な要因や、地理、人種、民族にわたる代表的なデータが不足していることが原因で発生します。しかし、偏見を軽減し、公平性を確保するための実証済みの戦略があります。 AIトレーニングデータセットこれを達成するための確実な方法を見てみましょう。

計画されたデータ収集

あらゆる コンピュータビジョン モデルには、解決するために構築された問題、または提供するために設計された目的があります。これを特定することで、最終的なターゲット ユーザーが誰であるかについての洞察が得られます。それらをさまざまなペルソナに分類すると、データ収集戦略を理解するためのヒントのカンニング ペーパーが作成されます。

特定したら、公共データベースを優先するか、倫理的に品質の高い情報を提供するShaipのような専門家に外注するかを決めることができます。 AIトレーニングデータ あなたの要件のために。 

さまざまなタイプの調達手法を活用する

データセットにおける人間の多様性は、さまざまな種類のデータ ソース方法論を活用することでさらに実現できます。ここでは、これらの方法をリスト化して、このアプローチをより簡単にします。