Visione computerizzata (CV) è un sottoinsieme di nicchia dell'intelligenza artificiale che sta colmando il divario tra fantascienza e realtà. Romanzi, film e drammi audio del secolo precedente avevano avvincenti saghe di macchine che vedevano i loro ambienti come farebbero gli umani e interagivano con essi. Ma oggi, tutto questo è una realtà grazie a Modelli CV.
Che si tratti di un compito semplice come sbloccare lo smartphone tramite riconoscimento facciale o di un caso d'uso complesso di diagnosi di macchinari in ambienti Industria 4.0, visione computerizzata sta cambiando il gioco in termini di ricalibrazione delle metodologie operative convenzionali. Sta aprendo la strada all'affidabilità, alla rapida risoluzione dei conflitti e alla reportistica dettagliata nei suoi casi d'uso.
Tuttavia, quanto precisi e accurati siano i risultati di un modello CV si riduce alla qualità dei suoi dati di training. Analizziamolo un po' più a fondo.
La qualità dei dati di addestramento dell'intelligenza artificiale è direttamente proporzionale agli output dei modelli CV
At Saip, abbiamo ribadito l'importanza e la criticità dei set di dati di qualità nell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Quando si tratta di applicazioni di nicchia che coinvolgono la visione artificiale, in particolare gli esseri umani, diventa ancora più cruciale.
La diversità nei set di dati è essenziale per garantire che i modelli di visione artificiale funzionino allo stesso modo a livello globale e non presentino pregiudizi o risultati ingiusti per razze, generi, aree geografiche o altri fattori specifici a causa della mancanza di set di dati disponibili per l'addestramento.
Per analizzare ulteriormente l'importanza della diversità negli esseri umani nella formazione Modelli CV, ecco delle ragioni convincenti.
- Per prevenire pregiudizi storici e migliorare l'equità nel trattamento dei dati umani senza alcuna discriminazione o pregiudizio
- Per garantire prestazioni affidabili dei modelli, la visione artificiale funziona perfettamente anche per immagini con scarsa illuminazione, scarso contrasto, diverse espressioni facciali e altro ancora.
- Per promuovere una funzionalità inclusiva del modello per persone con stili di vita e scelte estetiche diverse
- Per evitare danni legali o alla reputazione derivanti da conseguenze quali l'identificazione errata
- Per migliorare la responsabilità nel processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale e altro ancora
Come ottenere diversità nell'approvvigionamento di volti umani per modelli di visione artificiale
Distorsione nei dati di addestramento spesso si verifica a causa di fattori innati o a causa della mancanza di disponibilità di dati rappresentativi da tutta la geografia, razza ed etnia. Tuttavia, ci sono strategie comprovate per mitigare i pregiudizi e garantire l'equità in Set di dati di addestramento sull'intelligenza artificialeDiamo un'occhiata ai metodi infallibili per riuscirci.
Raccolta dati pianificata
Ogni visione computerizzata il modello ha un problema che è stato creato per risolvere o uno scopo che è stato progettato per servire. L'identificazione di questo ti offrirà informazioni su chi sono i target di pubblico finali. Quando li classifichi in diverse persone, avrai un promemoria di suggerimenti per comprendere le strategie di raccolta dati.
Una volta identificato, puoi decidere se preferisci i database pubblici o esternalizzarli a esperti come Shaip, che si occuperanno eticamente della ricerca di qualità Dati di allenamento dell'IA per le vostre esigenze.
Sfrutta i diversi tipi di tecniche di sourcing
La diversità umana nei set di dati può essere ulteriormente ottenuta sfruttando i vari tipi di metodologie di data-sourcing. Semplificheremo questo approccio per voi elencandoli:
Set di dati a immagine singola
Dove un'immagine frontale di una persona viene compilata e annotata per dati demografici, età, etnia, espressione e altro ancora
Set di dati multi-immagine
Coinvolgendo più scatti di profilo dello stesso individuo da diverse angolazioni ed emozioni. Questo è un set di dati più completo contenente una miriade di punti di identificazione, che consente di utilizzarli per diversi casi d'uso.
Set di dati video
con video di individui che eseguono azioni specifiche. Questo è ideale per l'uso in applicazioni sanitarie, dove i moduli mHealth possono aiutare a rilevare e indirizzare i pazienti verso i giusti esperti sanitari o offrire suggerimenti preliminari.
Aumento dei dati
Per settori di nicchia, in cui è una sfida noiosa reperire in modo responsabile diversi set di dati umani, l'aumento dei dati è una soluzione alternativa ideale. Attraverso tecniche come la generazione di dati sintetici, è possibile generare nuove e diverse immagini umane con set di dati esistenti come riferimenti. Sebbene ciò implichi istruzioni specifiche e infallibili per addestrare i modelli, è una buona strategia per aumentare il volume dei dati di addestramento.
Cura dei dati
Sebbene reperire immagini di qualità sia un aspetto, anche raffinare i dati esistenti può avere un impatto positivo sui risultati e ottimizzare l'addestramento del modello. Ciò può essere fatto tramite tecniche semplici come:
- Misure rigorose di controllo della qualità, tra cui il filtraggio di immagini di bassa qualità, dati difficili da etichettare e simili
- Strategie di annotazione ermetiche per presentare quante più informazioni possibili in un'immagine
- Coinvolgere specialisti e persone nel ciclo per garantire la precisione nella qualità dei dati e altro ancora
La via da seguire
Diversità dei dati è un approccio comprovato per migliorare i modelli di visione artificiale. Mentre le immagini non umane possono essere reperite in modi diversi, i set di dati degli esseri umani richiedono un aspetto cruciale chiamato consenso. È qui che entra in gioco anche l'intelligenza artificiale etica e responsabile.
Ecco perché consigliamo di tralasciare i passaggi difficili di assicurazione diversità umana nei set di dati per noi. Con decenni di competenza ed esperienza in questo campo, le nostre fonti sono diversificate, le tecniche sono magistrali e la conoscenza del dominio è approfondita.
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