A ydych chi'n bwriadu creu a sefydlu model adnabod wynebau ar gyfer dyfeisiau clyfar, gweithrediadau bancio, neu optimeiddio diogelwch y cyhoedd? Os ydych, yna byddai angen i chi ganolbwyntio ar y setiau data hyfforddi cywir dros unrhyw beth arall. Ydy, mae sefydlu'r model AI cywir gyda dysgu dwfn ac algorithmau ML yn heriol ynddo'i hun ond mae'n cymryd y gacen i ddiffinio cyrchu a chasglu data. Drwy gydol yr erthygl hon, rydym yn trafod yr achosion defnydd o Adnabod Wyneb a pha mor bwysig yw bwydo modelau adnabod wynebau gyda'r math cywir o ddata. Ar ôl ei wneud, rydym yn cyffwrdd â'r sylfaen gyda strategaethau anodi data ar gyfer optimeiddio'r modelau adnabod wynebau.
Dyma’r tri siop tecawê allweddol:
- Mae gan gydnabyddiaeth wyneb nifer o fanteision byd go iawn. Gallant atal dwyn o siopau, canfod unigolion coll, gwella ansawdd hysbysebion personol, gwneud y gorau o orfodi'r gyfraith, gwneud ysgolion yn aerglos a diogel, olrhain presenoldeb yn yr ystafell ddosbarth, a gwneud llawer mwy. Oherwydd y galluoedd enfawr a'r allgymorth helaeth, disgwylir i'r farchnad adnabod wynebau fyd-eang gael ei phrisio ar $ 7 biliwn erbyn 2024.
- Mae'n hanfodol bwydo'r modelau adnabod wynebau gyda'r setiau data cywir. Mae'r dull hwn yn golygu y dylid adolygu'r data i weld a ydynt yn gywir ac yn ddiduedd a rhaid eu labelu'n gywir.
- Mae anodi neu labelu data yn bwysig i wella ansawdd y data sy'n cael ei fwydo ymhellach. Mae'r dull yn cynnwys defnyddio blychau ffinio, segmentu semantig, a strategaethau anodi eraill - yn seiliedig ar y set ddata dan sylw.
Cliciwch yma i ddarllen yr erthygl hon:
