Warum es wichtig ist, Frauen in KI und Datenwissenschaft zu fördern

Unternehmen setzen künstliche Intelligenz heute schneller denn je ein, um Prozesse zu vereinfachen. KI kann beispielsweise Kundenserviceaufgaben automatisieren, Ärzten bei der Diagnose von Krankheiten helfen, Suchmaschinenergebnisse verbessern, selbstfahrende Autos steuern und vieles mehr.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI im Alltag bleibt die Frage nach Vielfalt und Inklusion in der Technologie ein wichtiges Anliegen. Insbesondere die anhaltende Unterrepräsentation von Frauen in der Datenwissenschaft und der KI sowie geschlechtsspezifische Datenlücken führen dazu, dass Vorurteile in technische Produkte und algorithmische Systeme einfließen und verstärkt werden. So entstehen schädliche Rückkopplungsschleifen.

„Echte Vielfalt erreicht man nur, wenn man Menschen in die KI einbindet, die anders denken.“ Kay Firth-Butterfield Leiterin für KI und maschinelles Lernen und Mitglied des Exekutivkomitees

KI ist ein Bereich, in dem Frauen große Erfolge erzielen können, insbesondere wenn ihre Beteiligung an der Branche gezielt gefördert wird.

Lerne Lians Wanjiku kennen, eine begeisterte Anhängerin der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens. Wir begleiten sie auf ihrem Weg in die Datenwissenschaft und möchten junge Frauen dazu inspirieren, sich der Tech-Bewegung anzuschließen.

Lians studiert im letzten Studienjahr und arbeitet als Forschungsassistentin im Datenwissenschaftszentrum der Dedan Kimathi University of Technology in Kenia.

Als Lians bemerkte, wie einfach sich Erkenntnisse aus Daten gewinnen lassen, erwachte ihr Interesse an maschinellem Lernen. Vor etwa einem Jahr trat sie einer Data-Science-Community bei und interessiert sich seither sehr dafür, diesen Bereich zum Beruf zu machen. Lians findet es faszinierend, wie Data Science und KI die Zukunft gestalten!

Tierarten mit Ultralytics YOLOv5 erkennen#

Lians begann erst vor einigen Monaten mit YOLOv5! Sie arbeitete mit Bildern verschiedener Tierarten. Ihr Hauptziel beim Einsatz von YOLOv5 als Objekterkennungsmodell war es, die Tierarten im Schutzgebiet ihrer Schule zu klassifizieren. Im späteren Verlauf des Projekts erkannte sie, dass das Modell nach der Klassifizierung alle Bilder automatisch annotieren konnte. Dadurch lässt sich der menschliche Aufwand verringern und Zeit beim Annotieren der Bilder 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 bei ihren Recherchen auf Ultralytics YOLOv5 gestoßen war, setzte sie das Modell schnell ein. Für Lians funktioniert das Modell am besten, weil es leichtgewichtig und einfach zu verwenden ist und die beste Genauigkeit bietet.

„Das Beste ist, dass du mit nur wenigen Codezeilen loslegen kannst!“

Der Mehrwert von Ultralytics YOLOv5#

• Datenerweiterung
• Inferenzgeschwindigkeit
• Dass das Modell in mehreren Varianten (s, m, l und x) mit jeweils unterschiedlicher Erkennungsgenauigkeit und Leistung verfügbar ist, machte es ihr leichter.

Lians empfiehlt Ultralytics YOLOv5 allen, die neu auf diesem Gebiet sind. Sie sagt: „YOLOv5 wurde für die Objekterkennung entwickelt und ist deshalb darin besonders gut! Da weniger Rechenschritte nötig sind und weniger Code geschrieben werden muss, gehört YOLO aufgrund seiner Geschwindigkeit und Genauigkeit zu den bekanntesten Algorithmen für die Objekterkennung.“

Lians ist offen für Kooperationen auf GitHub und für einen Austausch auf Twitter. Außerdem veröffentlicht sie Artikel zu den Projekten, an denen sie arbeitet. Lies ihren Artikel: Einführung in die Objekterkennung mit YOLOv5!

Ich habe das Objekterkennungsmodell auf einigen Videos mit Zebras und Impalas eingesetzt und ... Aus dieser Perspektive glaube ich, dass ich zurück in die Küche muss, um mit mehr Daten zu arbeiten und das Modell zu perfektionieren. #100daysofcoding @ultralytics #objectdetection @WomenInDataAfri

— lian.s (@lians_) 29. November 2022

Danke, dass du über Lians Erfahrungen gelesen hast. Wir bei Ultralytics freuen uns darauf, dass sich mehr Frauen diesem Bereich anschließen. Wir werden KI auch weiterhin für alle zugänglicher machen – bleib dran!