Warum die Stärkung von Frauen in KI & Data Science wichtig ist

Unternehmen setzen künstliche Intelligenz schneller denn je ein, um Prozesse zu vereinfachen. Zum Beispiel kann KI verwendet werden, um Kundendienstaufgaben zu automatisieren, Ärzten bei der Diagnose von Krankheiten zu helfen, Suchmaschinenergebnisse zu verbessern, selbstfahrende Autos zu steuern usw. Die Liste ist endlos...

Da KI im Alltag immer allgegenwärtiger wird, bleibt die Frage der Diversität und Inklusion in der Technologie ein wichtiges Anliegen. Insbesondere die anhaltende Unterrepräsentation von Frauen in der Datenwissenschaft und KI, einschließlich geschlechtsspezifischer Datenlücken, führt zur Kodierung und Verstärkung von Verzerrungen in technischen Produkten und algorithmischen Systemen, wodurch schädliche Rückkopplungsschleifen entstehen.

“Um wirklich vielfältig zu sein, muss man Menschen in die KI bringen, die anders denken.”

Kay Firth-Butterfield
Leiterin für KI & Machine Learning und Mitglied des Executive Committee

KI ist eines der Gebiete, in denen Frauen enorme Erfolge erzielen können, insbesondere mit dem richtigen Anstoß zur Beteiligung von Frauen in der Industrie.

Wir stellen Ihnen Lians Wanjiku vor, eine begeisterte Verfechterin von Data Science und Machine Learning. Wir werden ihren Weg in die Datenwissenschaft nachvollziehen und junge Frauen dazu inspirieren, sich der Tech-Bewegung anzuschließen.

Lians ist Studentin im letzten Studienjahr und Forschungsassistentin im Data Science Center der Dedan Kimathi University of Technology in Kenia.

Lians Interesse an Machine Learning wurde geweckt, als sie merkte, wie einfach es ist, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Sie trat vor etwa einem Jahr einer Data-Science-Community bei und hat großes Interesse daran entwickelt, dies beruflich zu verfolgen. Für Lian ist es erstaunlich, wie Data Science und KI die Zukunft vorantreiben!

YOLOv5 zur Erkennung von Tierarten

Lians begann erst mit YOLOv5 vor einigen Monaten begonnen! Bei der Arbeit mit Bildern verschiedener Tierarten bestand das Hauptziel der Arbeit mit YOLOv5 als Objekterkennungsmodell darin, die Tierarten im Naturschutzgebiet ihrer Schule classify . Später im Projekt stellte sie fest, dass das Modell nach der Klassifizierung alle Bilder automatisch mit Anmerkungen versehen kann. Das macht es einfacher, den menschlichen Aufwand zu reduzieren und Zeit bei der Beschriftung der Bilder zu sparen.

Lians experimentierte auch mit anderen vortrainierten Objekterkennungsmodellen wie TFOD und YOLOv3, da sie zunächst Kenntnisse und Fähigkeiten in PyTorch erwerben musste. Nachdem sie jedoch durch Recherchen auf YOLOv5 gestoßen war, implementierte sie es schnell. Für Lian schneidet das Modell am besten ab, da es leichtgewichtig und einfach zu verwenden ist und die beste Genauigkeit bietet.

“Das Beste daran ist, dass Sie mit nur wenigen Codezeilen loslegen können!”

Der Wert von YOLOv5

• Datenerweiterung
• Inferenzgeschwindigkeit
• Die Tatsache, dass das Modell in verschiedenen Varianten (s, m, l und x) erhältlich ist, die jeweils eine unterschiedliche Erkennungsgenauigkeit und Leistung aufweisen, erleichterte ihr die Arbeit.

Lians empfiehlt YOLOv5 für alle, die neu in diesem Bereich sind. In ihren Worten:YOLOv5 wurde für die Objekterkennung entwickelt, also ist es gut in dem, was es tut! Da es weniger Operationen gibt und weniger Code geschrieben werden muss, ist YOLO aufgrund seiner Geschwindigkeit und Genauigkeit einer der bekanntesten Objekterkennungsalgorithmen.

Lians ist offen für Kollaborationen auf GitHub und steht für einen Chat auf Twitter zur Verfügung. Sie veröffentlicht auch Artikel über Projekte, an denen sie arbeitet. Sehen Sie sich ihren Artikel an: Einführung in die Objektdetektion mit YOLOv5!

Ich habe das Objekterkennungsmodell auf einige Videos mit Zebras und Impalas angewandt und.... Aus dieser Perspektive denke ich, dass ich zurück in die Küche gehen muss, um mit mehr Daten zu arbeiten und das Modell zu perfektionieren. #100daysofcoding ultralytics #objectdetection @WomenInDataAfri
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— lian.s__ (@lians___) 29. November 2022

Danke, dass Sie über Lians Erfahrungen gelesen haben. Als Ultralytics freuen wir uns darauf, dass mehr Frauen in diesem Bereich tätig werden. Wir werden weiterhin KI für alle einfacher machen, bleiben Sie dran!