Vision par ordinateur (CV) est un sous-ensemble de niche de l'intelligence artificielle qui comble le fossé entre la science-fiction et la réalité. Les romans, les films et les drames audio du siècle précédent contenaient des sagas captivantes de machines voyant leur environnement comme le feraient les humains et interagissant avec lui. Mais aujourd'hui, tout cela est une réalité grâce à Modèles de CV.
Qu'il s'agisse d'une tâche simple comme le déverrouillage de votre smartphone grâce à la reconnaissance faciale ou d'un cas d'utilisation complexe de diagnostic de machines dans les environnements de l'Industrie 4.0, vision par ordinateur change la donne en termes de recalibrage des méthodologies opérationnelles conventionnelles. Il ouvre la voie à la fiabilité, à la résolution rapide des conflits et à la création de rapports détaillés sur l'ensemble de ses cas d'utilisation.
Cependant, la précision et l'exactitude des résultats d'un modèle CV dépendent de la qualité de ses données d'entraînement. Analysons cela un peu plus en détail.
La qualité des données de formation de l'IA est directement proportionnelle aux résultats des modèles CV
At Shai, nous avons réitéré l'importance et l'importance cruciale des ensembles de données de qualité dans la formation des modèles d'IA. Lorsqu'il s'agit d'applications de niche impliquant la vision par ordinateur, en particulier les humains, cela devient d'autant plus crucial.
La diversité des ensembles de données est essentielle pour garantir que les modèles de vision par ordinateur fonctionnent de la même manière à l’échelle mondiale et ne présentent pas de biais ou de résultats injustes pour des races, des sexes, des géographies ou d’autres facteurs spécifiques en raison du manque d’ensembles de données disponibles pour la formation.
Pour mieux comprendre l’importance de la diversité humaine dans la formation Modèles de CV, voici des raisons convaincantes.
- Pour éviter les préjugés historiques et améliorer l’équité dans le traitement des êtres humains sans aucune discrimination ni parti pris
- Pour des performances robustes des modèles afin de garantir que la vision par ordinateur fonctionne parfaitement bien, même pour les images avec un éclairage terne, un contraste médiocre, des expressions faciales différentes, etc.
- Favoriser une fonctionnalité inclusive du modèle pour les personnes ayant des choix de style de vie et d'apparence différents
- Pour éviter tout préjudice juridique ou réputationnel dû à des conséquences telles qu'une identification erronée
- Pour améliorer la responsabilité dans la prise de décision basée sur l'IA et plus encore
Comment parvenir à la diversité dans l'approvisionnement en visages humains pour les modèles de vision par ordinateur
Biais dans les données de formation se produit souvent en raison de facteurs innés ou du manque de disponibilité de données représentatives de la géographie, de la race et de l'ethnicité. Cependant, il existe des stratégies éprouvées pour atténuer les biais et garantir l'équité dans Ensembles de données de formation à l'IAVoyons les moyens infaillibles pour y parvenir.
Collecte de données planifiée
Chaque vision par ordinateur Le modèle a un problème qu'il est censé résoudre ou un objectif qu'il est censé servir. L'identification de ces éléments vous donnera un aperçu des publics cibles ultimes. Lorsque vous les classez en différentes personnalités, vous disposez d'une aide-mémoire contenant des conseils pour comprendre les stratégies de collecte de données.
Une fois identifié, vous pouvez décider si vous préférez les bases de données publiques ou si vous sous-traitez cette tâche à des experts comme Shaip, qui s'approvisionneront de manière éthique en données de qualité. Données d'entraînement à l'IA pour vos besoins.
Exploitez les différents types de techniques d'approvisionnement
La diversité humaine dans les ensembles de données peut être encore améliorée en exploitant les différents types de méthodologies d'approvisionnement en données. Nous allons simplifier cette approche pour vous en les énumérant :
Ensembles de données à image unique
Lorsqu'une image de face d'une personne est compilée et annotée en fonction de données démographiques, d'âge, d'origine ethnique, d'expression, etc.
Ensembles de données multi-images
Il s'agit de plusieurs photos de profil d'un même individu sous différents angles et avec différentes émotions. Il s'agit d'un ensemble de données plus complet contenant une myriade de points d'identification, vous permettant de les utiliser pour divers cas d'utilisation.
Ensembles de données vidéo
présentant des vidéos de personnes effectuant des actions spécifiques. Cette solution est idéale pour une utilisation dans les applications de santé, où les modules mHealth peuvent aider à détecter et à guider les patients vers les bons experts de santé ou à proposer des suggestions préliminaires.
Augmentation des données
Pour les secteurs de niche, où il est fastidieux de s'approvisionner de manière responsable en ensembles de données humaines diversifiés, l'augmentation des données est une solution alternative idéale. Grâce à des techniques telles que la génération de données synthétiques, de nouvelles images humaines diverses peuvent être générées à partir d'ensembles de données existants comme références. Bien que cela implique des instructions spécifiques et hermétiques pour entraîner les modèles, c'est une bonne stratégie pour augmenter votre volume de données d'entraînement.
Conservation des données
Si l'obtention d'images de qualité est un aspect important, l'affinage des données existantes peut également avoir un impact positif sur les résultats et optimiser la formation du modèle. Cela peut être réalisé grâce à des techniques simples telles que :
- Des mesures rigoureuses de contrôle de la qualité, notamment le filtrage des images de mauvaise qualité, des données difficiles à étiqueter et autres
- Stratégies d'annotation hermétiques pour mettre en valeur autant d'informations que possible dans une image
- Impliquez les spécialistes et les humains dans la boucle pour garantir la précision de la qualité des données et plus encore
La voie à suivre
Diversité des données est une approche éprouvée pour améliorer les modèles de vision par ordinateur. Si les images non humaines peuvent provenir de différentes sources, les ensembles de données humaines nécessitent un aspect crucial appelé consentement. C'est là qu'entre également en jeu l'IA éthique et responsable.
C'est pourquoi nous recommandons de laisser de côté les étapes difficiles de la garantie diversité humaine dans les ensembles de données Avec des décennies d'expertise et d'expérience dans ce domaine, nos sources sont diverses, nos techniques sont magistrales et notre connaissance du domaine est approfondie.
Prenez contact avec nous aujourd'hui pour découvrir comment nous pouvons compléter votre vision par ordinateur objectifs et besoins de formation.
