企业家可以从医疗保健行业的 Covid-19 响应中学到什么

Covid 19 响应——企业主需要向医疗行业学习什么

您是否计划为智能设备、银行业务或公共安全优化创建和设置面部识别模型? 如果是,那么您将需要专注于正确的训练数据集,而不是其他任何事情。 是的,使用深度学习和 ML 算法建立正确的 AI 模型本身就具有挑战性,但定义数据来源和收集才是最重要的。 在本文中,我们讨论了人脸识别的用例,以及为人脸识别模型提供正确数据的重要性。 完成后,我们将接触数据注释策略以优化面部识别模型。

以下是三个要点:

  • 面部识别有几个现实世界的好处。 它们可以防止入店行窃、发现失踪人员、提高个人广告质量、优化执法、使学校密闭和安全、跟踪课堂出勤率等等。 由于强大的能力和广阔的覆盖范围,到 7 年,全球面部识别市场的价值预计将达到 2024 亿美元。
  • 为面部识别模型提供正确的数据集至关重要。 这种方法意味着应审查数据的准确性和零偏差,并且必须正确标记。
  • 数据注释或标签对于进一步提高馈送数据的质量很重要。 该方法涉及使用边界框、语义分割和其他基于相关数据集的注释策略。

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https://bigdataanalyticsnews.com/facial-recognition-model/

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让我们今天讨论一下您的 AI 训练数据需求。