التعرف على الوجه

تحدد البيانات التي تغذيها نموذج التعرف على الوجه نتائجه

هل تخطط لإنشاء وإعداد نموذج للتعرف على الوجه للأجهزة الذكية أو العمليات المصرفية أو تحسين السلامة العامة؟ إذا كانت الإجابة بنعم ، فستحتاج بعد ذلك إلى التركيز على مجموعات بيانات التدريب الصحيحة على أي شيء آخر. نعم ، يعد إعداد نموذج الذكاء الاصطناعي الصحيح مع التعلم العميق وخوارزميات التعلم الآلي تحديًا في حد ذاته ، لكن تحديد مصادر البيانات وجمعها يأخذ الكعكة. خلال هذه المقالة ، نناقش حالات استخدام التعرف على الوجه ومدى أهمية تغذية نماذج التعرف على الوجه بالنوع الصحيح من البيانات. بمجرد الانتهاء من ذلك ، نتعامل مع استراتيجيات التعليقات التوضيحية للبيانات لتحسين نماذج التعرف على الوجه.

فيما يلي النقاط الرئيسية الثلاثة:

  • التعرف على الوجه له فوائد عديدة في العالم الحقيقي. يمكنهم منع سرقة المتاجر ، واكتشاف الأفراد المفقودين ، وتحسين جودة الإعلانات الشخصية ، وتحسين إنفاذ القانون ، وجعل المدارس محكمة الإغلاق وآمنة ، وتتبع حضور الفصول الدراسية ، والقيام بأكثر من ذلك بكثير. نظرًا للقدرات الهائلة والانتشار الواسع ، من المتوقع أن تبلغ قيمة سوق التعرف على الوجه العالمي 7 مليارات دولار بحلول عام 2024.
  • من الضروري تغذية نماذج التعرف على الوجه بمجموعات البيانات الصحيحة. يعني هذا النهج أنه يجب مراجعة البيانات للتأكد من دقتها وعدم تحيزها ويجب أن يتم تصنيفها بشكل صحيح.
  • يعد شرح البيانات أو وضع العلامات أمرًا مهمًا لتحسين جودة البيانات التي يتم تغذيتها بشكل أكبر. يتضمن النهج استخدام المربعات المحيطة ، والتجزئة الدلالية ، واستراتيجيات التعليقات التوضيحية الأخرى - بناءً على مجموعة البيانات المعنية.

انقر هنا لقراءة هذا المقال:

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

شارك الاجتماعية

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.