Visión por computador (CV) es un subconjunto de nicho de la Inteligencia Artificial que está cerrando la brecha entre la ciencia ficción y la realidad. Las novelas, películas y dramas de audio del siglo pasado tenían sagas cautivadoras de máquinas que veían sus entornos como lo harían los humanos e interactuaban con ellos. Pero hoy, todo esto es una realidad gracias a Modelos de CV.
Ya sea una tarea sencilla como desbloquear su teléfono inteligente a través del reconocimiento facial o un caso de uso complejo de diagnóstico de maquinaria en entornos de la Industria 4.0, visión de computadora está cambiando las reglas del juego en términos de recalibrar las metodologías operativas convencionales. Está allanando el camino para la confiabilidad, la resolución rápida de conflictos y la generación de informes detallados en todos sus casos de uso.
Sin embargo, la precisión y exactitud de los resultados de un modelo de CV depende de la calidad de sus datos de entrenamiento. Analicemos esto un poco más.
La calidad de los datos de entrenamiento de IA es directamente proporcional a los resultados de los modelos CV
At SaipHemos estado reiterando la importancia y la importancia de los conjuntos de datos de calidad para entrenar modelos de IA. Cuando se trata de aplicaciones específicas que involucran visión artificial, específicamente seres humanos, esto se vuelve aún más crucial.
La diversidad en los conjuntos de datos es esencial para garantizar que los modelos de visión artificial funcionen de la misma manera a nivel mundial y no presenten sesgos o resultados injustos para razas, géneros, geografía u otros factores específicos debido a la falta de conjuntos de datos disponibles para el entrenamiento.
Para desglosar aún más la importancia de la diversidad en los seres humanos en la formación Modelos de CVAquí hay razones convincentes.
- Para evitar sesgos históricos y mejorar la equidad en el procesamiento de seres humanos sin discriminación ni sesgo.
- Para garantizar que el rendimiento robusto de los modelos funcione perfectamente incluso con imágenes con iluminación tenue, contraste deficiente, diferentes expresiones faciales y más.
- Fomentar una funcionalidad inclusiva del modelo para personas con diferentes opciones de estilo de vida y apariencia.
- Para evitar daños legales o a la reputación por consecuencias como una identificación errónea
- Para mejorar la responsabilidad en la toma de decisiones impulsada por IA y más
Cómo lograr diversidad en la búsqueda de rostros humanos para modelos de visión artificial
Sesgo en los datos de entrenamiento A menudo, esto ocurre debido a factores innatos o debido a la falta de disponibilidad de datos representativos de distintas geografías, razas y etnias. Sin embargo, existen estrategias comprobadas para mitigar el sesgo y garantizar la equidad en Conjuntos de datos de entrenamiento de IAVeamos las formas infalibles de lograrlo.
Recopilación de datos planificada
Cada plan visión de computadora El modelo tiene un problema que se ha diseñado para resolver o un propósito que se pretende alcanzar. La identificación de esto le ofrecerá información sobre quiénes son los públicos objetivos finales. Cuando los clasifique en diferentes personajes, tendrá una hoja de trucos con indicadores para comprender las estrategias de recopilación de datos.
Una vez identificado, puede decidir si prefiere bases de datos públicas o subcontratarlas a expertos como Shaip, que obtendrán información de calidad de manera ética. Datos de entrenamiento de IA para sus necesidades.
Aproveche los diferentes tipos de técnicas de abastecimiento
La diversidad humana en los conjuntos de datos se puede lograr aún más aprovechando los distintos tipos de metodologías de obtención de datos. Vamos a simplificar este enfoque enumerándolos:
Conjuntos de datos de una sola imagen
Donde se compila una imagen frontal de una persona y se anotan datos demográficos, edad, etnia, expresión y más.
Conjuntos de datos de múltiples imágenes
Incluye varias fotografías de perfil del mismo individuo desde diferentes ángulos y con distintas emociones. Este es un conjunto de datos más completo que contiene una gran cantidad de puntos de identificación, lo que le permite usarlos para diversos casos de uso.
Conjuntos de datos de vídeo
Presenta videos de personas que realizan acciones específicas. Esto es ideal para su uso en aplicaciones de atención médica, donde los módulos de mHealth pueden ayudar a detectar y guiar a los pacientes hacia los expertos en atención médica adecuados u ofrecer sugerencias preliminares.
Aumento de datos
Para las industrias especializadas, donde resulta un desafío tedioso obtener de manera responsable conjuntos de datos humanos diversos, la ampliación de datos es una solución alternativa ideal. A través de técnicas como la generación de datos sintéticos, se pueden generar imágenes humanas nuevas y diversas con conjuntos de datos existentes como referencia. Si bien esto implica instrucciones específicas y herméticas para entrenar modelos, es una buena estrategia para aumentar el volumen de datos de entrenamiento.
Curación de datos
Si bien la obtención de imágenes de calidad es un aspecto, refinar los datos existentes también puede tener un impacto positivo en los resultados y optimizar el entrenamiento del modelo. Esto se puede lograr mediante técnicas simples como:
- Medidas estrictas de control de calidad que incluyen el filtrado de imágenes de baja calidad, datos que son difíciles de etiquetar y similares.
- Estrategias de anotación herméticas para incluir la mayor cantidad de información posible en una imagen
- Involucre a especialistas y humanos en el proceso para garantizar la precisión en la calidad de los datos y más.
El camino a seguir
Diversidad de datos es un método probado para mejorar los modelos de visión artificial. Si bien las imágenes no humanas se pueden obtener de diferentes maneras, los conjuntos de datos de humanos requieren un aspecto crucial llamado consentimiento. Aquí es donde la IA ética y responsable también entra en escena.
Por eso recomendamos dejar los pasos difíciles para asegurar Diversidad humana en conjuntos de datos Para nosotros. Con décadas de experiencia y conocimientos en este campo, nuestras fuentes son diversas, las técnicas son magistrales y el conocimiento del dominio es profundo.
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