¿Planea crear y configurar un modelo de reconocimiento facial para dispositivos inteligentes, operaciones bancarias u optimización de la seguridad pública? En caso afirmativo, entonces deberá centrarse en los conjuntos de datos de entrenamiento correctos sobre cualquier otra cosa. Sí, configurar el modelo de IA correcto con aprendizaje profundo y algoritmos de ML es un desafío en sí mismo, pero definir el origen y la recopilación de datos se lleva la palma. A lo largo de este artículo, analizamos los casos de uso del reconocimiento facial y la importancia de alimentar los modelos de reconocimiento facial con el tipo de datos adecuado. Una vez hecho esto, nos ponemos en contacto con estrategias de anotación de datos para optimizar los modelos de reconocimiento facial.
Aquí están los tres puntos clave:
- El reconocimiento facial tiene varios beneficios en el mundo real. Pueden evitar robos en tiendas, detectar personas desaparecidas, mejorar la calidad de los anuncios personales, optimizar la aplicación de la ley, hacer que las escuelas sean herméticas y seguras, realizar un seguimiento de la asistencia a las aulas y hacer mucho más. Debido a las capacidades masivas y el amplio alcance, se espera que el mercado global de reconocimiento facial esté valorado en $ 7 mil millones para 2024.
- Es esencial alimentar los modelos de reconocimiento facial con los conjuntos de datos correctos. Este enfoque significa que los datos deben revisarse para verificar su precisión y sesgo cero y deben etiquetarse adecuadamente.
- La anotación o el etiquetado de datos es importante para mejorar aún más la calidad de los datos alimentados. El enfoque implica el uso de cuadros delimitadores, segmentación semántica y otras estrategias de anotación, basadas en el conjunto de datos en cuestión.
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