Apakah Anda berencana membuat dan menyiapkan model pengenalan wajah untuk perangkat pintar, operasi perbankan, atau pengoptimalan keamanan publik? Jika ya, Anda perlu berfokus pada kumpulan data pelatihan yang tepat daripada yang lainnya. Ya, menyiapkan model AI yang tepat dengan pembelajaran mendalam dan algoritme ML memang menantang, tetapi mendefinisikan sumber dan pengumpulan data membutuhkan kue. Sepanjang artikel ini, kami membahas kasus penggunaan Pengenalan Wajah dan betapa pentingnya memberi makan model pengenalan wajah dengan jenis data yang tepat. Setelah selesai, kami menyentuh dasar dengan strategi anotasi data untuk mengoptimalkan model pengenalan wajah.
Berikut adalah tiga takeaways utama:
- Pengenalan wajah memiliki beberapa manfaat dunia nyata. Mereka dapat mencegah pengutilan, mendeteksi orang hilang, meningkatkan kualitas iklan pribadi, mengoptimalkan penegakan hukum, membuat sekolah kedap udara dan aman, melacak kehadiran di kelas, dan melakukan lebih banyak lagi. Karena kemampuan yang sangat besar dan jangkauan yang luas, pasar pengenalan wajah global diperkirakan akan bernilai $7 miliar pada tahun 2024.
- Sangat penting untuk memberi makan model pengenalan wajah dengan kumpulan data yang tepat. Pendekatan ini berarti bahwa data harus ditinjau untuk akurasi dan nol bias dan harus diberi label dengan benar.
- Anotasi atau pelabelan data penting untuk meningkatkan kualitas data umpan lebih lanjut. Pendekatan ini melibatkan penggunaan kotak pembatas, segmentasi semantik, dan strategi anotasi lainnya—berdasarkan kumpulan data yang dimaksud.
Klik di sini untuk membaca artikel ini:
