Visão Computacional (CV) é um subconjunto de nicho da Inteligência Artificial que está preenchendo a lacuna entre a ficção científica e a realidade. Romances, filmes e dramas de áudio do século anterior tinham sagas cativantes de máquinas vendo seus ambientes como os humanos fariam e interagindo com eles. Mas hoje, tudo isso é uma realidade graças a Modelos de CV.
Seja uma tarefa simples como desbloquear seu smartphone por meio de reconhecimento facial ou um caso de uso complexo de diagnóstico de máquinas em ambientes da Indústria 4.0, visão computacional está mudando o jogo em termos de recalibrar metodologias operacionais convencionais. Está abrindo caminho para confiabilidade, resolução rápida de conflitos e relatórios detalhados em seus casos de uso.
No entanto, quão precisos e exatos os resultados de um modelo CV são resumidos à qualidade de seus dados de treinamento. Vamos dissecar isso um pouco mais.
A qualidade dos dados de treinamento de IA é diretamente proporcional às saídas dos modelos de CV
At Saip, temos reiterado a importância e a criticidade de conjuntos de dados de qualidade no treinamento de modelos de IA. Quando se trata de aplicações de nicho envolvendo visão computacional, especificamente humanos, isso se torna ainda mais crucial.
A diversidade nos conjuntos de dados é essencial para garantir que os modelos de visão computacional funcionem da mesma maneira globalmente e não apresentem preconceitos ou resultados injustos para raças, gêneros, geografia ou outros fatores específicos devido à falta de conjuntos de dados disponíveis para treinamento.
Para detalhar ainda mais a importância da diversidade em humanos no treinamento Modelos de CV, aqui estão razões convincentes.
- Para evitar preconceitos históricos e melhorar a justiça no processamento de humanos sem qualquer discriminação ou preconceito
- Para o desempenho robusto dos modelos, para garantir que a visão computacional funcione perfeitamente bem, mesmo para imagens com iluminação fraca, contraste ruim, expressões faciais diferentes e muito mais
- Promover uma funcionalidade inclusiva do modelo para pessoas com diferentes estilos de vida e escolhas de aparência
- Para evitar danos legais ou de reputação decorrentes de consequências como identificação incorreta
- Para melhorar a responsabilidade na tomada de decisões baseada em IA e muito mais
Como Alcançar Diversidade na Obtenção de Rostos Humanos para Modelos de Visão Computacional
Viés nos dados de treinamento ocorre frequentemente devido a fatores inatos ou devido à falta de disponibilidade de dados representativos de toda a geografia, raça e etnia. No entanto, existem estratégias comprovadas para mitigar o preconceito e garantir a justiça em Conjuntos de dados de treinamento de IA. Vamos dar uma olhada nas maneiras infalíveis de conseguir isso.
Coleta de dados planejada
Cada visão computacional modelo tem um problema que foi criado para resolver ou um propósito que foi projetado para servir. A identificação disso lhe oferecerá insights sobre quem são os públicos-alvo finais. Quando você os classifica em diferentes personas, você terá uma folha de dicas para entender as estratégias de coleta de dados.
Uma vez identificados, você pode decidir se prefere bancos de dados públicos ou terceirizar isso para especialistas como Shaip, que obterão dados de qualidade de forma ética. Dados de treinamento de IA para suas necessidades.
Aproveite os diferentes tipos de técnicas de sourcing
A diversidade humana em conjuntos de dados pode ser ainda mais alcançada alavancando os vários tipos de metodologias de obtenção de dados. Vamos tornar essa abordagem mais simples para você listando-as:
Conjuntos de dados de imagem única
Onde uma imagem frontal de uma pessoa é compilada e anotada para dados demográficos, idade, etnia, expressão e muito mais
Conjuntos de dados de múltiplas imagens
Envolvendo múltiplas fotos de perfil do mesmo indivíduo de diferentes ângulos e emoções. Este é um conjunto de dados mais abrangente contendo uma miríade de pontos de identificação, permitindo que você os use para diversos casos de uso.
Conjuntos de dados de vídeo
apresentando vídeos de indivíduos realizando ações específicas. Isso é ideal para uso em aplicações de assistência médica, onde módulos mHealth podem auxiliar na detecção e orientação de pacientes para os especialistas em assistência médica certos ou oferecer sugestões preliminares.
Aumento de dados
Para indústrias de nicho, onde é um desafio tedioso obter de forma responsável conjuntos de dados humanos diversos, o aumento de dados é uma solução alternativa ideal. Por meio de técnicas como geração de dados sintéticos, novas e diversas imagens humanas podem ser geradas com conjuntos de dados existentes como referências. Embora isso envolva instruções específicas e herméticas para treinar modelos, é uma boa estratégia aumentar seu volume de dados de treinamento.
Curadoria de dados
Embora a obtenção de imagens de qualidade seja um aspecto, refinar dados existentes também pode impactar positivamente os resultados e otimizar o treinamento do modelo. Isso pode ser feito por meio de técnicas simples, como:
- Medidas rigorosas de controle de qualidade, incluindo filtragem de imagens de baixa qualidade, dados difíceis de rotular e similares
- Estratégias de anotação herméticas para apresentar o máximo de informações possível em uma imagem
- Envolva especialistas e humanos no ciclo para garantir precisão na qualidade dos dados e muito mais
O Caminho a Seguir
Diversidade de dados é uma abordagem comprovada para tornar os modelos de visão computacional melhores. Embora imagens não humanas possam ser obtidas de diferentes maneiras, conjuntos de dados de humanos exigem um aspecto crucial chamado consentimento. É aqui que a IA ética e responsável também entra em cena.
É por isso que recomendamos deixar para trás as etapas difíceis de garantir diversidade humana em conjuntos de dados para nós. Com décadas de expertise e experiência neste campo, nossas fontes são diversas, as técnicas são magistrais e o conhecimento do domínio é profundo.
Fale conosco hoje para descobrir como podemos complementar sua visão computacional objetivos e requisitos de treinamento.
