#переразметка_данных — Public Fediverse posts

Дилеммы, с которыми вы столкнетесь при разработке биометрических датасетов

Если вы хотите научить модель машинного зрения разбираться в сортах кукурузы или, скажем, отличать пешеходов от автомобилей , вам нужно подготовить датасет с изображениями, где уже будут размечены пешеходы и початки кукурузы, снятые с разных ракурсов в разное время суток. Когда дело ограничивается злаковыми культурами, для этих целей можно использовать опенсорсное решение , а вот компании, работающие с белковыми формами жизни и их биометрией — например, банки, — за неимением своих датасетов часто обращаются за помощью к другим компаниям. Чтобы выяснить, как на практике выглядит такая разработка датасетов на аутсорсе, мы поговорили с Владиславом Барсуковым, руководителем группы речевых и генеративных данных в Data Light. Он поделился своим взглядом на проблемы в сфере разметки биометрических данных и рассказал о подводных камнях, с которыми приходится сталкиваться в ходе подготовки, проверки, обработки и выгрузки датасетов для алгоритмов ML. Бонусом — интересный кейс с разметкой 60 000 фотографий, пол и возраст на которых проверяли сначала нейросетью, а потом — вручную.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/859764/

#биометрический_датасет #машинное_обучение #разметка_датасета #разметка_данных #датасет_liveness #переразметка_данных #компьютерное_зрение #data_light #синтетические_данные

Дилеммы, с которыми вы столкнетесь при разработке биометрических датасетов

Если вы хотите научить модель машинного зрения разбираться в сортах кукурузы или, скажем, отличать пешеходов от автомобилей , вам нужно подготовить датасет с изображениями, где уже будут размечены пешеходы и початки кукурузы, снятые с разных ракурсов в разное время суток. Когда дело ограничивается злаковыми культурами, для этих целей можно использовать опенсорсное решение , а вот компании, работающие с белковыми формами жизни и их биометрией — например, банки, — за неимением своих датасетов часто обращаются за помощью к другим компаниям. Чтобы выяснить, как на практике выглядит такая разработка датасетов на аутсорсе, мы поговорили с Владиславом Барсуковым, руководителем группы речевых и генеративных данных в Data Light. Он поделился своим взглядом на проблемы в сфере разметки биометрических данных и рассказал о подводных камнях, с которыми приходится сталкиваться в ходе подготовки, проверки, обработки и выгрузки датасетов для алгоритмов ML. Бонусом — интересный кейс с разметкой 60 000 фотографий, пол и возраст на которых проверяли сначала нейросетью, а потом — вручную.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/859764/

#биометрический_датасет #машинное_обучение #разметка_датасета #разметка_данных #датасет_liveness #переразметка_данных #компьютерное_зрение #data_light #синтетические_данные

Дилеммы, с которыми вы столкнетесь при разработке биометрических датасетов

Если вы хотите научить модель машинного зрения разбираться в сортах кукурузы или, скажем, отличать пешеходов от автомобилей , вам нужно подготовить датасет с изображениями, где уже будут размечены пешеходы и початки кукурузы, снятые с разных ракурсов в разное время суток. Когда дело ограничивается злаковыми культурами, для этих целей можно использовать опенсорсное решение , а вот компании, работающие с белковыми формами жизни и их биометрией — например, банки, — за неимением своих датасетов часто обращаются за помощью к другим компаниям. Чтобы выяснить, как на практике выглядит такая разработка датасетов на аутсорсе, мы поговорили с Владиславом Барсуковым, руководителем группы речевых и генеративных данных в Data Light. Он поделился своим взглядом на проблемы в сфере разметки биометрических данных и рассказал о подводных камнях, с которыми приходится сталкиваться в ходе подготовки, проверки, обработки и выгрузки датасетов для алгоритмов ML. Бонусом — интересный кейс с разметкой 60 000 фотографий, пол и возраст на которых проверяли сначала нейросетью, а потом — вручную.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/859764/

#биометрический_датасет #машинное_обучение #разметка_датасета #разметка_данных #датасет_liveness #переразметка_данных #компьютерное_зрение #data_light #синтетические_данные

Дилеммы, с которыми вы столкнетесь при разработке биометрических датасетов

Если вы хотите научить модель машинного зрения разбираться в сортах кукурузы или, скажем, отличать пешеходов от автомобилей , вам нужно подготовить датасет с изображениями, где уже будут размечены пешеходы и початки кукурузы, снятые с разных ракурсов в разное время суток. Когда дело ограничивается злаковыми культурами, для этих целей можно использовать опенсорсное решение , а вот компании, работающие с белковыми формами жизни и их биометрией — например, банки, — за неимением своих датасетов часто обращаются за помощью к другим компаниям. Чтобы выяснить, как на практике выглядит такая разработка датасетов на аутсорсе, мы поговорили с Владиславом Барсуковым, руководителем группы речевых и генеративных данных в Data Light. Он поделился своим взглядом на проблемы в сфере разметки биометрических данных и рассказал о подводных камнях, с которыми приходится сталкиваться в ходе подготовки, проверки, обработки и выгрузки датасетов для алгоритмов ML. Бонусом — интересный кейс с разметкой 60 000 фотографий, пол и возраст на которых проверяли сначала нейросетью, а потом — вручную.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/859764/

#биометрический_датасет #машинное_обучение #разметка_датасета #разметка_данных #датасет_liveness #переразметка_данных #компьютерное_зрение #data_light #синтетические_данные