ראייה ממוחשבת (CV) היא תת-קבוצת נישה של בינה מלאכותית שמגשרת על הפער בין מדע בדיוני למציאות. ברומנים, סרטים ודרמות אודיו מהמאה הקודמת היו סאגות מרתקות של מכונות שרואות את סביבותיהן כמו שבני אדם היו עושים ומקיימות איתן אינטראקציה. אבל היום, כל זה הוא מציאות בזכות דגמי קורות חיים.
בין אם זו משימה פשוטה כמו פתיחת הטלפון החכם שלך באמצעות זיהוי פנים או מקרה שימוש מורכב של אבחון מכונות בסביבות Industry 4.0, ראיית מחשב משנה את המשחק במונחים של כיול מחדש של מתודולוגיות הפעלה קונבנציונליות. זה סולל את הדרך לאמינות, פתרון קונפליקטים מהיר ודיווח מפורט בכל מקרי השימוש שלו.
עם זאת, עד כמה מדויקות ומדויקות התוצאות של מודל קורות חיים מסתכמים באיכות נתוני ההדרכה שלו. בואו ננתח את זה קצת יותר.
איכות נתוני אימון בינה מלאכותית עומדת בפרופורציה ישירה לתפוקות מודלים של קורות חיים
At שייפ, חזרנו על המשמעות והקריטיות של מערכי נתונים איכותיים באימון מודלים של AI. כשמדובר ביישומי נישה הכוללים ראייה ממוחשבת, במיוחד בני אדם, זה הופך להיות חיוני יותר.
גיוון במערך נתונים חיוני כדי להבטיח שמודלים של ראייה ממוחשבת פועלים באותו האופן בעולם ואינם מציגים הטיה או תוצאות לא הוגנות עבור גזעים ספציפיים, מגדרים, גיאוגרפיה או גורמים אחרים בגלל היעדר מערכי נתונים זמינים לאימונים.
לפרק עוד יותר את חשיבות הגיוון בבני אדם באימונים דגמי קורות חיים, הנה סיבות משכנעות.
- למנוע הטיה היסטורית ולשפר את ההגינות בעיבוד בני אדם ללא כל אפליה או הטיה
- לביצועים חזקים של דגמים כדי להבטיח שראיית מחשב עובדת מצוין גם עבור תמונות עם תאורה עמומה, ניגודיות גרועה, הבעות פנים שונות ועוד
- לטפח פונקציונליות כוללנית של המודל עבור אנשים עם בחירות סגנון חיים ומראה שונה
- כדי למנוע פגיעה משפטית או מוניטין כתוצאה מהשלכות כגון זיהוי שגוי
- לשיפור האחריות בקבלת החלטות מונעת בינה מלאכותית ועוד
כיצד להשיג גיוון במקור פנים אנושיות למודלים של ראייה ממוחשבת
הטיה בנתוני האימון מתרחשת לעתים קרובות עקב גורמים מולדים או עקב חוסר זמינות של נתוני ייצוג מכל גיאוגרפיה, גזע ומוצא אתני. עם זאת, ישנן אסטרטגיות מוכחות למתן הטיות ולהבטיח הוגנות מערכי אימון בינה מלאכותית. בואו נסתכל על הדרכים הבטוחות להשיג זאת.
איסוף נתונים מתוכנן
כל ראיית מחשב לדגם יש בעיה שהוא בנוי לפתור או מטרה שהוא נועד לשרת. הזיהוי של זה יציע לך תובנות לגבי מי הם קהלי היעד האולטימטיביים. כאשר אתה מסווג אותם לפרסונות שונות, יהיה לך דף רמאות של מצביעים להבנת אסטרטגיות איסוף נתונים.
לאחר זיהוי, אתה יכול להחליט אם אתה יכול להעדיף מאגרי מידע ציבוריים או למיקור חוץ למומחים כמו שייפ, שיספקו את האיכות מבחינה אתית. נתוני אימוני AI לדרישות שלך.
מנף את הסוגים השונים של טכניקות המקור
ניתן להשיג עוד יותר את הגיוון האנושי במערך נתונים על ידי מינוף הסוגים השונים של מתודולוגיות מיקור נתונים. אנו הולכים להפוך את הגישה הזו לפשוטה יותר עבורך על ידי פירוטן:
מערכי נתונים של תמונה אחת
כאשר תמונה חזיתית של אדם מלוקטת ומוסברת עבור דמוגרפיה, גיל, מוצא אתני, ביטוי ועוד
מערכי נתונים מרובים
שילוב של צילומי פרופיל מרובים של אותו אדם מזוויות ורגשות שונים. זהו מערך נתונים מקיף יותר המכיל מספר עצום של נקודות זיהוי, המאפשר לך להשתמש בהן למקרי שימוש מגוונים.
ערכות נתונים של וידאו
כולל סרטונים של אנשים שמבצעים פעולות ספציפיות. זה אידיאלי לשימוש ביישומי בריאות, שבהם מודולי mHealth יכולים לסייע באיתור והנחיית מטופלים למומחי הבריאות הנכונים או להציע הצעות מקדימות.
הגדלת נתונים
עבור תעשיות נישה, שבהן זה אתגר מייגע לספק באחריות מערכי נתונים אנושיים מגוונים, הגדלת נתונים היא פתרון חלופי אידיאלי. באמצעות טכניקות כגון יצירת נתונים סינתטיים, ניתן ליצור תמונות אנושיות חדשות ומגוונות עם מערכי נתונים קיימים כהפניות. אמנם זה כולל הוראות ספציפיות ואטומות לאימון דגמים, אבל זו אסטרטגיה טובה להגדיל את נפח נתוני האימון שלך.
איסוף נתונים
בעוד שמקור תמונות באיכות הוא היבט אחד, חידוד נתונים קיימים יכול גם להשפיע לטובה על התוצאות ולייעל את אימון המודלים. ניתן לעשות זאת באמצעות טכניקות פשוטות כגון:
- אמצעי בקרת איכות מחמירים כולל סינון תמונות באיכות נמוכה, נתונים שקשה לתייג וכדומה
- אסטרטגיות הערות אטומות להצגת מידע רב ככל האפשר בתמונה
- שלב מומחים ובני אדם במעגל כדי להבטיח דיוק באיכות הנתונים ועוד
הדרך קדימה
מגוון נתונים היא גישה מוכחת להפיכת מודלים של ראייה ממוחשבת לטובים יותר. בעוד שניתן למצוא תמונות לא אנושיות בדרכים שונות, מערכי נתונים של בני אדם דורשים היבט מכריע הנקרא הסכמה. כאן נכנס לתמונה גם AI אתי ואחראי.
לכן אנו ממליצים לעזוב את השלבים הקשים של ההבטחה המגוון האנושי במערך נתונים אֶלֵינוּ. עם עשרות שנות מומחיות וניסיון בתחום זה, המקורות שלנו מגוונים, הטכניקות מופתיות, והידע בתחום הוא מעמיק.
צור עימנו קשר היום כדי לגלות איך אנחנו יכולים להשלים את שלך ראיית מחשב מטרות ודרישות הכשרה.
