스마트 기기, 은행 운영 또는 공공 안전 최적화를 위한 안면 인식 모델을 생성하고 설정할 계획입니까? 그렇다면 다른 무엇보다 올바른 교육 데이터 세트에 집중해야 합니다. 예, 딥 러닝 및 ML 알고리즘으로 올바른 AI 모델을 설정하는 것은 그 자체로 어려운 일이지만 데이터 소싱 및 수집을 정의하는 것이 중요합니다. 이 기사 전체에서 얼굴 인식의 사용 사례와 얼굴 인식 모델에 올바른 종류의 데이터를 제공하는 것이 얼마나 중요한지 논의합니다. 완료되면 안면 인식 모델을 최적화하기 위한 데이터 주석 전략을 기반으로 합니다.
세 가지 주요 사항은 다음과 같습니다.
- 안면 인식에는 몇 가지 실제 이점이 있습니다. 절도를 방지하고, 실종자를 감지하고, 개인 광고의 품질을 개선하고, 법 집행을 최적화하고, 학교를 기밀하고 안전하게 만들고, 교실 출석을 추적하고, 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 방대한 기능과 광범위한 지원으로 인해 전 세계 안면 인식 시장은 7년까지 2024억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
- 얼굴 인식 모델에 올바른 데이터 세트를 제공하는 것이 중요합니다. 이 접근 방식은 데이터의 정확성과 편향이 없는지 검토해야 하며 적절하게 레이블을 지정해야 함을 의미합니다.
- 데이터 주석 또는 라벨링은 공급된 데이터의 품질을 더욱 향상시키는 데 중요합니다. 이 접근 방식에는 문제의 데이터 세트를 기반으로 경계 상자, 시맨틱 분할 및 기타 주석 전략을 사용하는 것이 포함됩니다.
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