วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ (CV) เป็นกลุ่มย่อยเฉพาะของปัญญาประดิษฐ์ที่เชื่อมช่องว่างระหว่างนิยายวิทยาศาสตร์กับความเป็นจริง นวนิยาย ภาพยนตร์ และละครเสียงจากศตวรรษก่อนมีเรื่องราวที่น่าสนใจเกี่ยวกับเครื่องจักรที่มองเห็นสภาพแวดล้อมของตนเองเช่นเดียวกับมนุษย์และโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมเหล่านั้น แต่ในปัจจุบัน สิ่งเหล่านี้กลายเป็นความจริงแล้วด้วยความช่วยเหลือจาก โมเดล CV.
ไม่ว่าจะเป็นงานง่ายๆ เช่น การปลดล็อคสมาร์ทโฟนของคุณผ่านการจดจำใบหน้า หรือการใช้งานที่ซับซ้อนในการวินิจฉัยเครื่องจักรในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม 4.0 วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ กำลังเปลี่ยนแปลงรูปแบบการดำเนินงานในแง่ของการปรับเทียบวิธีการปฏิบัติงานแบบเดิมใหม่ โดยจะปูทางไปสู่ความน่าเชื่อถือ การแก้ไขข้อขัดแย้งอย่างรวดเร็ว และการรายงานโดยละเอียดในทุกกรณีการใช้งาน
อย่างไรก็ตาม ความแม่นยำและความถูกต้องของผลลัพธ์ของโมเดล CV นั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลในการฝึกอบรม มาวิเคราะห์เรื่องนี้กันอีกสักหน่อย
คุณภาพข้อมูลการฝึกอบรม AI นั้นเป็นสัดส่วนโดยตรงกับผลลัพธ์ของโมเดล CV
At ไชยป์เราได้เน้นย้ำถึงความสำคัญและความสำคัญของชุดข้อมูลที่มีคุณภาพในการฝึกโมเดล AI เมื่อพูดถึงแอปพลิเคชันเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ โดยเฉพาะมนุษย์ เรื่องนี้ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น
ความหลากหลายในชุดข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลวิชันคอมพิวเตอร์ทำงานในลักษณะเดียวกันทั่วโลก และไม่แสดงอคติหรือผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมสำหรับเชื้อชาติ เพศ ภูมิศาสตร์ หรือปัจจัยอื่นใดที่เจาะจงเนื่องจากขาดชุดข้อมูลที่มีให้สำหรับการฝึกอบรม
เพื่อเจาะลึกลงไปถึงความสำคัญของความหลากหลายในมนุษย์ในการฝึกอบรม โมเดล CVนี่เป็นเหตุผลอันน่าสนใจ
- เพื่อป้องกันอคติทางประวัติศาสตร์และปรับปรุงความยุติธรรมในการประมวลผลมนุษย์โดยไม่เลือกปฏิบัติหรืออคติใดๆ
- เพื่อประสิทธิภาพการทำงานที่แข็งแกร่งของโมเดลเพื่อให้แน่ใจว่าระบบคอมพิวเตอร์วิชั่นทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบแม้กระทั่งกับภาพที่มีแสงน้อย ความคมชัดต่ำ การแสดงสีหน้าที่แตกต่างกัน และอื่นๆ
- เพื่อส่งเสริมการใช้งานแบบครอบคลุมของโมเดลสำหรับผู้คนที่มีไลฟ์สไตล์และรูปลักษณ์ที่แตกต่างกัน
- เพื่อหลีกเลี่ยงความเสียหายทางกฎหมายหรือชื่อเสียงจากผลที่ตามมา เช่น การระบุตัวตนผิดพลาด
- เพื่อปรับปรุงความรับผิดชอบในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนโดย AI และอื่นๆ
วิธีการบรรลุความหลากหลายในการจัดหาใบหน้ามนุษย์สำหรับโมเดลวิชันคอมพิวเตอร์
อคติในข้อมูลการฝึกอบรม มักเกิดขึ้นเนื่องจากปัจจัยที่มีมาแต่กำเนิดหรือเนื่องจากการขาดข้อมูลการนำเสนอจากภูมิศาสตร์ เชื้อชาติ และชาติพันธุ์ อย่างไรก็ตาม มีกลยุทธ์ที่พิสูจน์แล้วในการลดอคติและรับรองความยุติธรรม ชุดข้อมูลการฝึกอบรม AIมาดูวิธีที่แน่นอนในการบรรลุสิ่งนี้กันดีกว่า
การรวบรวมข้อมูลตามแผน
ทุกๆ วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ โมเดลมีปัญหาที่สร้างขึ้นเพื่อแก้ไขหรือมีวัตถุประสงค์ที่ออกแบบมาเพื่อให้บริการ การระบุสิ่งนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจว่าใครคือกลุ่มเป้าหมายหลัก เมื่อคุณแบ่งกลุ่มพวกเขาออกเป็นบุคคลต่างๆ คุณจะมีแนวทางในการทำความเข้าใจกลยุทธ์การรวบรวมข้อมูล
เมื่อระบุแล้ว คุณสามารถตัดสินใจได้ว่าต้องการฐานข้อมูลสาธารณะหรือจะจ้างผู้เชี่ยวชาญ เช่น Shaip ซึ่งจะจัดหาแหล่งข้อมูลที่มีคุณภาพอย่างถูกต้องตามจริยธรรม ข้อมูลการฝึกอบรม AI สำหรับความต้องการของคุณ
ใช้ประโยชน์จากเทคนิคการจัดหาประเภทต่างๆ
ความหลากหลายของมนุษย์ในชุดข้อมูลสามารถทำได้มากขึ้นโดยใช้ประโยชน์จากวิธีการจัดหาข้อมูลประเภทต่างๆ เราจะทำให้แนวทางนี้ง่ายขึ้นสำหรับคุณโดยแสดงรายการดังต่อไปนี้:
ชุดข้อมูลภาพเดี่ยว
โดยที่ภาพด้านหน้าของบุคคลจะถูกจัดทำขึ้นและมีคำอธิบายประกอบสำหรับข้อมูลประชากร อายุ เชื้อชาติ การแสดงออก และอื่นๆ
ชุดข้อมูลหลายภาพ
เกี่ยวข้องกับภาพถ่ายโปรไฟล์หลายภาพของบุคคลเดียวกันจากมุมมองและอารมณ์ที่แตกต่างกัน นี่เป็นชุดข้อมูลที่ครอบคลุมมากขึ้นซึ่งประกอบด้วยจุดระบุตัวตนมากมาย ช่วยให้คุณสามารถใช้จุดเหล่านี้ในกรณีการใช้งานที่หลากหลาย
ชุดข้อมูลวิดีโอ
มีวิดีโอของบุคคลต่างๆ ที่กำลังดำเนินการบางอย่าง เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานในแอปพลิเคชันด้านการดูแลสุขภาพ โดยที่โมดูล mHealth สามารถช่วยตรวจจับและแนะนำผู้ป่วยให้ไปพบผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพที่ถูกต้อง หรือเสนอคำแนะนำเบื้องต้นได้
การเสริมข้อมูล
สำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะกลุ่ม ซึ่งการจัดหาชุดข้อมูลมนุษย์ที่หลากหลายอย่างมีความรับผิดชอบถือเป็นความท้าทายที่น่าเบื่อหน่าย การเพิ่มข้อมูลเป็นทางเลือกที่เหมาะสม โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ สามารถสร้างภาพมนุษย์ใหม่และหลากหลายโดยใช้ชุดข้อมูลที่มีอยู่เป็นข้อมูลอ้างอิง แม้ว่าจะต้องใช้คำสั่งเฉพาะและรัดกุมในการฝึกโมเดล แต่การเพิ่มปริมาณข้อมูลในการฝึกของคุณถือเป็นกลยุทธ์ที่ดี
การจัดการข้อมูล
ในขณะที่การจัดหาภาพที่มีคุณภาพถือเป็นอีกประเด็นหนึ่ง การปรับแต่งข้อมูลที่มีอยู่ยังสามารถส่งผลดีต่อผลลัพธ์และเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกโมเดลได้อีกด้วย ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เทคนิคง่ายๆ เช่น:
- มาตรการควบคุมคุณภาพที่เข้มงวด รวมถึงการกรองภาพคุณภาพต่ำ ข้อมูลที่ติดฉลากได้ยาก และอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน
- กลยุทธ์การใส่คำอธิบายที่รัดกุมเพื่อให้มีข้อมูลมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในภาพ
- ให้ผู้เชี่ยวชาญและบุคลากรเข้ามามีส่วนร่วมในวงจรเพื่อให้แน่ใจว่าคุณภาพข้อมูลมีความแม่นยำและอื่น ๆ อีกมากมาย
ทางข้างหน้า
ความหลากหลายของข้อมูล เป็นแนวทางที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถสร้างโมเดลคอมพิวเตอร์วิชันได้ดียิ่งขึ้น แม้ว่าจะสามารถนำรูปภาพที่ไม่ใช่ของมนุษย์มาได้หลายวิธี แต่ชุดข้อมูลของมนุษย์ยังต้องมีปัจจัยสำคัญอย่างหนึ่งที่เรียกว่าความยินยอม ซึ่งตรงนี้เองที่ AI ที่มีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบเข้ามามีบทบาทด้วยเช่นกัน
ดังนั้นเราขอแนะนำให้ละทิ้งขั้นตอนที่ยากลำบากในการทำให้แน่ใจ ความหลากหลายของมนุษย์ในชุดข้อมูล สำหรับเรา ด้วยความเชี่ยวชาญและประสบการณ์หลายสิบปีในสาขานี้ แหล่งข้อมูลของเรามีความหลากหลาย เทคนิคของเราเชี่ยวชาญ และความรู้เฉพาะด้านก็ลึกซึ้ง
ติดต่อกับพวกเรา วันนี้มาค้นพบว่าเราสามารถเสริมคุณได้อย่างไร วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ เป้าหมายและความต้องการในการฝึกอบรม
