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आप फेशियल रिकॉग्निशन मॉडल को जो डेटा फीड करते हैं, वह इसके परिणाम निर्धारित करता है

क्या आप स्मार्ट डिवाइस, बैंकिंग संचालन, या सार्वजनिक सुरक्षा अनुकूलन के लिए चेहरे की पहचान मॉडल बनाने और स्थापित करने की योजना बना रहे हैं? यदि हां, तो आपको किसी और चीज पर सही प्रशिक्षण डेटासेट पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता होगी। हां, डीप लर्निंग और एमएल एल्गोरिदम के साथ सही एआई मॉडल स्थापित करना अपने आप में चुनौतीपूर्ण है लेकिन डेटा सोर्सिंग और संग्रह को परिभाषित करना केक लेता है। इस पूरे लेख में, हम चेहरे की पहचान के उपयोग के मामलों पर चर्चा करते हैं और सही प्रकार के डेटा के साथ चेहरे की पहचान मॉडल को खिलाना कितना महत्वपूर्ण है। एक बार हो जाने के बाद, हम चेहरे की पहचान मॉडल को अनुकूलित करने के लिए डेटा एनोटेशन रणनीतियों के आधार पर स्पर्श करते हैं।

यहाँ तीन प्रमुख takeaways हैं:

  • चेहरे की पहचान के कई वास्तविक विश्व लाभ हैं। वे दुकानदारी को रोक सकते हैं, लापता व्यक्तियों का पता लगा सकते हैं, व्यक्तिगत विज्ञापनों की गुणवत्ता में सुधार कर सकते हैं, कानून प्रवर्तन का अनुकूलन कर सकते हैं, स्कूलों को वायुरोधी और सुरक्षित बना सकते हैं, कक्षा उपस्थिति को ट्रैक कर सकते हैं और बहुत कुछ कर सकते हैं। व्यापक क्षमताओं और विशाल आउटरीच के कारण, 7 तक वैश्विक चेहरे की पहचान बाजार का मूल्य 2024 बिलियन डॉलर होने की उम्मीद है।
  • चेहरे की पहचान करने वाले मॉडलों को सही डेटासेट के साथ खिलाना आवश्यक है। इस दृष्टिकोण का अर्थ है कि सटीकता और शून्य पूर्वाग्रह के लिए डेटा की समीक्षा की जानी चाहिए और ठीक से लेबल किया जाना चाहिए।
  • फेड डेटा की गुणवत्ता को और बेहतर बनाने के लिए डेटा एनोटेशन या लेबलिंग महत्वपूर्ण है। दृष्टिकोण में प्रश्न में डेटासेट के आधार पर बाउंडिंग बॉक्स, सिमेंटिक सेगमेंटेशन और अन्य एनोटेशन रणनीतियों का उपयोग करना शामिल है।

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https://bigdataanalyticsnews.com/facial-recognition-model/

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आइए आज आपकी एआई प्रशिक्षण डेटा आवश्यकता पर चर्चा करें।