スマート デバイス、銀行業務、または公共安全の最適化のための顔認識モデルを作成して設定する予定はありますか? はいの場合は、何よりも適切なトレーニング データセットに集中する必要があります。 はい、ディープ ラーニングと ML アルゴリズムを使用して適切な AI モデルを設定すること自体が困難ですが、データの調達と収集を定義することは簡単です。 この記事では、顔認識の使用例と、顔認識モデルに適切な種類のデータを供給することがいかに重要であるかについて説明します。 完了したら、顔認識モデルを最適化するためのデータ注釈戦略に触れます。
重要なポイントは次の XNUMX つです。
- 顔認識には、現実世界でのメリットがいくつかあります。 万引きの防止、行方不明者の検出、個人広告の質の向上、法執行の最適化、学校の気密性と安全性の確保、教室の出席状況の追跡など、さまざまなことができます。 大規模な機能と広範なアウトリーチにより、世界の顔認識市場は 7 年までに 2024 億ドルに達すると予想されています。
- 顔認識モデルに適切なデータセットを供給することが不可欠です。 このアプローチは、データが正確で偏りがゼロであることを確認し、適切にラベル付けする必要があることを意味します。
- フィードされたデータの品質をさらに向上させるには、データの注釈またはラベル付けが重要です。 このアプローチには、問題のデータセットに基づいて、境界ボックス、セマンティック セグメンテーション、およびその他の注釈戦略を使用することが含まれます。
この記事を読むには、ここをクリックしてください。
