আপনি কি স্মার্ট ডিভাইস, ব্যাঙ্কিং অপারেশন বা পাবলিক সেফটি অপ্টিমাইজেশানের জন্য ফেসিয়াল রিকগনিশন মডেল তৈরি এবং সেট আপ করার পরিকল্পনা করছেন? যদি হ্যাঁ, তাহলে আপনাকে অন্য যেকোনো কিছুর চেয়ে সঠিক প্রশিক্ষণ ডেটাসেটগুলিতে ফোকাস করতে হবে। হ্যাঁ, গভীর শিক্ষা এবং ML অ্যালগরিদম সহ সঠিক AI মডেল সেট আপ করা নিজেই চ্যালেঞ্জিং কিন্তু ডেটা সোর্সিং এবং সংগ্রহকে সংজ্ঞায়িত করা কেক লাগে৷ এই প্রবন্ধ জুড়ে, আমরা ফেসিয়াল রিকগনিশনের ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং সঠিক ধরণের ডেটা সহ মুখের শনাক্তকরণ মডেলগুলি খাওয়ানো কতটা গুরুত্বপূর্ণ তা নিয়ে আলোচনা করি। একবার হয়ে গেলে, আমরা মুখের শনাক্তকরণ মডেলগুলি অপ্টিমাইজ করার জন্য ডেটা টীকা কৌশলগুলির সাথে বেস স্পর্শ করি৷
এখানে তিনটি মূল টেকওয়ে রয়েছে:
- মুখের স্বীকৃতির বেশ কিছু বাস্তব-বিশ্বের সুবিধা রয়েছে। তারা দোকানপাট প্রতিরোধ করতে পারে, নিখোঁজ ব্যক্তিদের সনাক্ত করতে পারে, ব্যক্তিগত বিজ্ঞাপনের মান উন্নত করতে পারে, আইন প্রয়োগকারীকে অপ্টিমাইজ করতে পারে, স্কুলগুলিকে বায়ুরোধী এবং সুরক্ষিত করতে পারে, শ্রেণীকক্ষে উপস্থিতি ট্র্যাক করতে পারে এবং আরও অনেক কিছু করতে পারে। বিশাল ক্ষমতা এবং বিশাল আউটরিচের কারণে, 7 সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী মুখের স্বীকৃতি বাজারের মূল্য $2024 বিলিয়ন হবে বলে আশা করা হচ্ছে।
- সঠিক ডেটাসেট সহ মুখের শনাক্তকরণ মডেলগুলি খাওয়ানো অপরিহার্য। এই পদ্ধতির অর্থ হল ডেটা সঠিকতা এবং শূন্য পক্ষপাতের জন্য পর্যালোচনা করা উচিত এবং সঠিকভাবে লেবেল করা আবশ্যক।
- ফিড ডেটার গুণমান আরও উন্নত করার জন্য ডেটা টীকা বা লেবেলিং গুরুত্বপূর্ণ। পদ্ধতির মধ্যে বাউন্ডিং বাক্স, শব্দার্থিক বিভাজন, এবং অন্যান্য টীকা কৌশলগুলি ব্যবহার করা জড়িত — প্রশ্নে থাকা ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে।
এই নিবন্ধটি পড়তে এখানে ক্লিক করুন:
