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:
