कम्प्युटर भिजन मोडेलहरूको लागि प्रशिक्षण डेटा सोर्सिङ गर्दा विविधता छनौट गर्नुहोस्

कम्प्यूटर दृष्टि (CV) आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको एक विशिष्ट उपसमूह हो जसले विज्ञान कथा र वास्तविकता बीचको खाडललाई कम गरिरहेको छ। अघिल्लो शताब्दीका उपन्यासहरू, चलचित्रहरू र अडियो नाटकहरूले मेसिनहरूको मनमोहक गाथाहरू तिनीहरूको वातावरणलाई मानिसहरूले गर्ने र तिनीहरूसँग अन्तरक्रिया गर्ने देखेका थिए। तर आज, यो सबै एक वास्तविकता हो धन्यवाद CV मोडेलहरू.

अनुहार पहिचान मार्फत आफ्नो स्मार्टफोन अनलक गर्ने जस्तो सरल कार्य होस् वा उद्योग ४.० वातावरणमा मेसिनरी निदान गर्ने जटिल प्रयोगको मामला होस्, कम्प्युटर दृष्टि परम्परागत सञ्चालन विधिहरू पुन: क्यालिब्रेट गर्ने सन्दर्भमा खेल परिवर्तन गर्दैछ। यसले विश्वसनीयता, द्रुत द्वन्द्व समाधान, र यसको प्रयोगका केसहरूमा विस्तृत रिपोर्टिङको लागि मार्ग प्रशस्त गर्दैछ।

यद्यपि, CV मोडेलको नतिजा कत्तिको सटीक र सही छ भन्ने कुरा यसको प्रशिक्षण डेटाको गुणस्तरमा उबलिएको छ। यसलाई अलि बढी विच्छेद गरौं। 

एआई प्रशिक्षण डेटा गुणस्तर सीभी मोडेलको आउटपुटको लागि सीधा समानुपातिक छ

At शैप, हामीले प्रशिक्षण एआई मोडेलहरूमा गुणस्तर डेटासेटहरूको महत्त्व र आलोचनात्मकता दोहोर्याउँदै आएका छौं। जब यो कम्प्यूटर दृष्टि, विशेष गरी मानवहरू समावेश गर्ने आला अनुप्रयोगहरूमा आउँछ, यो सबै अधिक महत्त्वपूर्ण हुन्छ।

कम्प्यूटर भिजन मोडेलहरूले विश्वव्यापी रूपमा समान रूपमा कार्य गर्दछ र प्रशिक्षणको लागि उपलब्ध डाटासेटहरूको अभावका कारण विशिष्ट जाति, लिङ्ग, भूगोल, वा अन्य कारकहरूका लागि पूर्वाग्रह वा अनुचित परिणामहरू प्रदर्शन नगर्ने सुनिश्चित गर्न डेटासेटहरूमा विविधता आवश्यक छ।

प्रशिक्षणमा मानवमा विविधताको महत्त्वलाई थप तोड्न CV मोडेलहरू, यहाँ बाध्यकारी कारणहरू छन्।

• ऐतिहासिक पूर्वाग्रहलाई रोक्न र कुनै भेदभाव वा पूर्वाग्रह बिना मानव प्रशोधनमा निष्पक्षता सुधार गर्न
• सुस्त प्रकाश, कमजोर कन्ट्रास्ट, विभिन्न अनुहारको भाव, र थप भएका छविहरूमा पनि कम्प्युटर दृष्टिले पूर्ण रूपमा राम्रो काम गर्छ भन्ने सुनिश्चित गर्न मोडेलहरूको बलियो प्रदर्शनको लागि।
• विभिन्न जीवनशैली र रूप छनोट भएका व्यक्तिहरूको लागि मोडेलको समावेशी कार्यक्षमता बढाउन
• गलत पहिचान जस्ता परिणामहरूबाट कानुनी वा प्रतिष्ठाको क्षतिबाट बच्न
• एआई-संचालित निर्णय लिने र थपमा जिम्मेवारी सुधार गर्न

कम्प्यूटर भिजन मोडेलहरूको लागि मानव अनुहार सोर्सिङमा विविधता कसरी प्राप्त गर्ने

प्रशिक्षण डेटामा पूर्वाग्रह प्रायः जन्मजात कारकहरूका कारण वा भूगोल, जाति र जातिबाट प्रतिनिधित्वात्मक डेटाको उपलब्धताको अभावको कारणले हुन्छ। यद्यपि, त्यहाँ पूर्वाग्रह कम गर्न र निष्पक्षता सुनिश्चित गर्न सिद्ध रणनीतिहरू छन् एआई प्रशिक्षण डेटासेट। यो हासिल गर्न निश्चित तरिकाहरू हेरौं।

योजनाबद्ध डाटा सङ्कलन

हरेक कम्प्युटर दृष्टि मोडेलमा समस्या छ यो समाधान गर्न निर्माण गरिएको हो वा यो सेवा गर्न डिजाइन गरिएको हो। यसको पहिचानले तपाईंलाई अन्तिम लक्षित दर्शकहरू को हुन् भन्ने बारे अन्तरदृष्टि प्रदान गर्नेछ। जब तपाइँ तिनीहरूलाई विभिन्न व्यक्तिहरूमा वर्गीकृत गर्नुहुन्छ, तपाइँसँग डेटा सङ्कलन रणनीतिहरू बुझ्नको लागि संकेतकहरूको धोखा पाना हुनेछ।

एकचोटि पहिचान भएपछि, तपाईंले निर्णय गर्न सक्नुहुन्छ कि तपाईं सार्वजनिक डाटाबेसलाई प्राथमिकता दिन सक्नुहुन्छ वा Shaip जस्ता विशेषज्ञहरूलाई आउटसोर्स गर्न सक्नुहुन्छ, जसले नैतिक रूपमा गुणस्तरको स्रोत बनाउँदछ। एआई प्रशिक्षण डाटा तपाईंको आवश्यकताको लागि। 

विभिन्न प्रकारका सोर्सिङ प्रविधिहरूको लाभ उठाउनुहोस्

डेटासेटहरूमा मानव विविधतालाई विभिन्न प्रकारका डाटा-सोर्सिङ विधिहरू प्रयोग गरेर थप हासिल गर्न सकिन्छ। हामी तिनीहरूलाई सूचीबद्ध गरेर तपाईंको लागि यो दृष्टिकोण सरल बनाउन जाँदैछौं: