ಕೋವಿಡ್ 19 ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ - ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಲೀಕರು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉದ್ಯಮದಿಂದ ಏನು ಕಲಿಯಬೇಕು

ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಾಧನಗಳು, ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸುರಕ್ಷತೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಸಲು ನೀವು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಾ? ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, ನೀವು ಬೇರೆ ಯಾವುದಾದರೂ ಸರಿಯಾದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಹೌದು, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಿಯಾದ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಸ್ವತಃ ಸವಾಲಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಕೇಕ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡುವುದು ಎಷ್ಟು ಮುಖ್ಯ. ಒಮ್ಮೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ನಾವು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಟೇಕ್‌ಅವೇಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಹಲವಾರು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅವರು ಅಂಗಡಿ ಕಳ್ಳತನವನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು, ಕಾಣೆಯಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಹುದು, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಜಾಹೀರಾತುಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು, ಕಾನೂನು ಜಾರಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಶಾಲೆಗಳನ್ನು ಗಾಳಿಯಾಡದ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ತರಗತಿಯ ಹಾಜರಾತಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಬೃಹತ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪ್ರಭಾವದಿಂದಾಗಿ, ಜಾಗತಿಕ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು 7 ರ ವೇಳೆಗೆ $2024 ಶತಕೋಟಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಈ ವಿಧಾನವು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಶೂನ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸರಿಯಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬೇಕು ಎಂದರ್ಥ.
• ಫೀಡ್ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಲು ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಅಥವಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳು, ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ- ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ.

ಈ ಲೇಖನವನ್ನು ಓದಲು ಇಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ:

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