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 hat erst vor einigen Monaten mit YOLOv5 angefangen! Bei der Arbeit mit Bildern verschiedener Tierarten war das Hauptziel der Arbeit mit YOLOv5 als Objekterkennungsmodell die Klassifizierung der Tierarten im Naturschutzgebiet ihrer Schule. Später im Projekt erkannte sie, dass das Modell nach der Klassifizierung automatisch alle Bilder annotieren konnte. Dies erleichtert es, den menschlichen Aufwand zu reduzieren und Zeit bei der Annotation von Bildern zu sparen.

Lians experimentierte auch mit anderen vortrainierten Objekterkennungsmodellen wie TFOD und YOLOv3, da sie sich zunächst Kenntnisse und Fähigkeiten in PyTorch aneignen musste. Nachdem sie jedoch durch Recherchen auf YOLOv5 gestoßen war, implementierte sie es schnell. Für Lian ist das Modell am besten, da es leicht, einfach zu bedienen 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 auf diesem Gebiet sind. Mit ihren Worten: "YOLOv5 wurde für die Objekterkennung entwickelt und ist daher gut in dem, was es tut! Da es weniger Operationen und weniger Code zu schreiben gibt, ist YOLO aufgrund seiner Geschwindigkeit und Genauigkeit einer der bekanntesten Objekterkennungsalgorithmen."

Lians ist offen für Kooperationen auf GitHub und für ein Gespräch auf Twitter erreichbar. Außerdem veröffentlicht sie Artikel über Projekte, an denen sie arbeitet. Sehen Sie sich ihren Artikel an: Einführung in die Objekterkennung mit YOLOv5!

Ich habe das Objekterkennungsmodell auf einige Videos mit Zebras und Impalas angewendet und.... Aus dieser Perspektive denke ich, dass ich zurück in die Küche 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

Vielen Dank, dass Sie von Lians' Erfahrungen gelesen haben. Wir als Ultralytics freuen uns darauf, dass noch mehr Frauen in dieses Gebiet einsteigen. Wir werden weiterhin daran arbeiten, KI für jeden einfacher zu machen. Bleiben Sie dran!