Você está planejando criar e configurar um modelo de reconhecimento facial para dispositivos inteligentes, operações bancárias ou otimização de segurança pública? Se sim, você precisaria se concentrar nos conjuntos de dados de treinamento corretos sobre qualquer outra coisa. Sim, configurar o modelo de IA certo com aprendizado profundo e algoritmos de ML é um desafio por si só, mas definir a origem e a coleta de dados leva o bolo. Ao longo deste artigo, discutimos os casos de uso do Reconhecimento Facial e como é importante alimentar os modelos de reconhecimento facial com o tipo certo de dados. Feito isso, tocamos na base com estratégias de anotação de dados para otimizar os modelos de reconhecimento facial.
Aqui estão os três principais tópicos:
- O reconhecimento facial tem vários benefícios no mundo real. Eles podem prevenir furtos em lojas, detectar pessoas desaparecidas, melhorar a qualidade de anúncios pessoais, otimizar a aplicação da lei, tornar as escolas herméticas e seguras, rastrear a frequência em sala de aula e fazer muito mais. Devido às enormes capacidades e ao vasto alcance, espera-se que o mercado global de reconhecimento facial seja avaliado em US$ 7 bilhões até 2024.
- É essencial alimentar os modelos de reconhecimento facial com os conjuntos de dados corretos. Essa abordagem significa que os dados devem ser revisados quanto à precisão e viés zero e devem ser rotulados adequadamente.
- A anotação ou rotulagem de dados é importante para melhorar ainda mais a qualidade dos dados alimentados. A abordagem envolve o uso de caixas delimitadoras, segmentação semântica e outras estratégias de anotação — com base no conjunto de dados em questão.
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