컴퓨터 비전 (CV)는 공상과학과 현실 사이의 격차를 메우는 인공 지능의 틈새 하위 집합입니다. 이전 세기의 소설, 영화 및 오디오 드라마는 기계가 인간처럼 주변 환경을 보고 상호 작용하는 매혹적인 사가를 가지고 있었습니다. 하지만 오늘날 이 모든 것이 덕분에 현실이 되었습니다. CV 모델.
얼굴 인식을 통해 스마트폰 잠금을 해제하는 간단한 작업이든 산업 4.0 환경에서 기계를 진단하는 복잡한 사용 사례이든, 컴퓨터 비전 기존 운영 방법론을 재조정하는 측면에서 게임을 바꾸고 있습니다. 이는 신뢰성, 신속한 갈등 해결 및 사용 사례 전반에 걸친 자세한 보고를 위한 길을 만들고 있습니다.
하지만 CV 모델의 결과가 얼마나 정확하고 정밀한지는 훈련 데이터의 품질에 달려 있습니다. 이를 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.
AI 교육 데이터 품질은 CV 모델 출력에 직접 비례합니다.
At 샤이프, 우리는 AI 모델을 훈련하는 데 있어 양질의 데이터 세트의 중요성과 중요성을 반복해서 강조해 왔습니다. 컴퓨터 비전, 특히 인간과 관련된 틈새 응용 프로그램의 경우, 그것은 더욱 중요해집니다.
데이터 세트의 다양성은 컴퓨터 비전 모델이 전 세계적으로 동일한 방식으로 작동하고 학습에 사용할 수 있는 데이터 세트가 부족하여 특정 인종, 성별, 지역 또는 기타 요소에 대한 편견이나 불공정한 결과가 나타나지 않도록 하는 데 필수적입니다.
훈련에서 인간의 다양성의 중요성을 더욱 세분화하려면 CV 모델여기에는 설득력 있는 이유가 있습니다.
- 역사적 편견을 방지하고 차별이나 편견 없이 인간을 처리하는 데 있어 공정성을 높이기 위해
- 모델의 강력한 성능을 통해 조명이 어둡고 대비가 약하고 얼굴 표정이 다른 이미지에서도 컴퓨터 비전이 완벽하게 작동하도록 보장합니다.
- 다양한 라이프스타일과 외모 선택을 가진 사람들을 위한 모델의 포괄적 기능을 육성하기 위해
- 잘못된 식별과 같은 결과로 인한 법적 또는 명예 훼손을 피하기 위해
- AI 기반 의사결정의 책임감을 향상시키고 더 많은 것을 위해
컴퓨터 비전 모델을 위한 인간 얼굴 소싱에서 다양성을 달성하는 방법
훈련 데이터의 편향 종종 선천적인 요인이나 지리, 인종 및 민족에 걸친 표현적 데이터의 가용성 부족으로 인해 발생합니다. 그러나 편견을 완화하고 공정성을 보장하는 입증된 전략이 있습니다. AI 훈련 데이터세트이를 달성하는 확실한 방법을 살펴보겠습니다.
계획된 데이터 수집
모든 컴퓨터 비전 모델은 해결하기 위해 만들어진 문제나 제공하도록 설계된 목적이 있습니다. 이것을 식별하면 궁극적인 타겟 고객이 누구인지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 여러 페르소나로 분류하면 데이터 수집 전략을 이해하기 위한 요령이 담긴 치트시트가 생깁니다.
일단 식별되면 Shaip와 같은 전문가에게 이를 아웃소싱할지 아니면 공개 데이터베이스를 선호하는지 결정할 수 있습니다. Shaip과 같은 전문가는 윤리적으로 고품질의 데이터베이스를 공급할 것입니다. AI 훈련 데이터 귀하의 요구 사항.
다양한 유형의 소싱 기술 활용
데이터 세트의 인간 다양성은 다양한 유형의 데이터 소싱 방법론을 활용하여 더욱 달성할 수 있습니다. 다음을 나열하여 이 접근 방식을 보다 간단하게 만들어 드리겠습니다.
단일 이미지 데이터 세트
사람의 정면 이미지를 수집하여 인구 통계, 연령, 민족, 표현 등을 주석으로 표시합니다.
다중 이미지 데이터 세트
동일한 개인의 여러 프로필 사진을 다양한 각도와 감정에서 촬영한 것입니다. 이는 다양한 사용 사례에 사용할 수 있도록 하는 수많은 식별 지점을 포함하는 보다 포괄적인 데이터 세트입니다.
비디오 데이터세트
특정 행동을 수행하는 개인의 비디오를 특징으로 합니다. 이는 mHealth 모듈이 환자를 적절한 의료 전문가에게 탐지하고 안내하거나 예비 제안을 제공하는 데 도움이 될 수 있는 의료 애플리케이션에서 사용하기에 이상적입니다.
데이터 보강
다양한 인간 데이터 세트를 책임감 있게 소싱하는 것이 지루한 과제인 틈새 산업의 경우, 데이터 증강은 이상적인 대안 솔루션입니다. 합성 데이터 생성과 같은 기술을 통해 기존 데이터 세트를 참조로 사용하여 새롭고 다양한 인간 이미지를 생성할 수 있습니다. 여기에는 모델을 훈련하기 위한 구체적이고 철저한 지침이 포함되지만 훈련 데이터 볼륨을 늘리는 것이 좋은 전략입니다.
데이터 큐레이션
고품질 이미지를 소싱하는 것이 한 측면이기는 하지만, 기존 데이터를 정제하는 것도 결과에 긍정적인 영향을 미치고 모델 훈련을 최적화할 수 있습니다. 이는 다음과 같은 간단한 기술을 통해 수행할 수 있습니다.
- 저품질 이미지, 레이블 지정이 어려운 데이터 등을 필터링하는 등 엄격한 품질 관리 조치
- 이미지에 가능한 한 많은 정보를 표시하기 위한 밀폐형 주석 전략
- 데이터 품질 등의 정확성을 보장하기 위해 전문가와 인력을 루프에 참여시킵니다.
앞으로 길
데이터 다양성 컴퓨터 비전 모델을 개선하는 입증된 접근 방식입니다. 비인간 이미지는 다양한 방식으로 소싱할 수 있지만, 인간 데이터 세트에는 동의라는 중요한 측면이 필요합니다. 여기서 윤리적이고 책임감 있는 AI가 등장합니다.
그래서 우리는 어려운 단계를 거치지 않고 떠나는 것을 권장합니다. 데이터 세트의 인간 다양성 우리에게. 이 분야에서 수십 년간의 전문성과 경험을 바탕으로, 우리의 소스는 다양하고, 기술은 뛰어나며, 도메인 지식은 심층적입니다.
우리와 연락하기 오늘 우리가 당신을 어떻게 보완할 수 있는지 알아보세요 컴퓨터 비전 목표와 훈련 요구 사항.
