Warum es wichtig ist, Frauen in KI und Datenwissenschaft zu fördern
Entdecke Lians Wanjikus inspirierenden Weg in die KI und Datenwissenschaft und erfahre, wie YOLOv5 die Zukunft der Objekterkennung mitgestaltet.
Unternehmen setzen künstliche Intelligenz schneller denn je ein, um Abläufe zu vereinfachen. KI kann beispielsweise Kundenserviceaufgaben automatisieren, Ärzten helfen, Krankheiten zu diagnostizieren, Suchmaschinenergebnisse verbessern, selbstfahrende Autos steuern und vieles mehr. Die Liste ließe sich endlos fortsetzen …
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 am maschinellen Lernen. Vor etwa einem Jahr trat sie einer Community für Datenwissenschaft bei und begann, sich intensiv mit einer beruflichen Laufbahn in diesem Bereich zu beschäftigen. Lians findet es faszinierend, wie Datenwissenschaft und KI die Zukunft gestalten!
Tierarten mit Ultralytics YOLOv5 erkennen#
Lians hat erst vor einigen Monaten mit YOLOv5 angefangen! Sie arbeitete mit Bildern verschiedener Tierarten und wollte mit YOLOv5 als Objekterkennungsmodell die Tierarten im Schutzgebiet ihrer Schule klassifizieren. Im weiteren Projektverlauf stellte sie fest, dass das Modell nach der Klassifizierung automatisch alle Bilder annotieren konnte. So lässt sich der manuelle Aufwand verringern und Zeit beim Annotieren der Bilder sparen.
Lians experimentierte auch mit anderen vortrainierten Objekterkennungsmodellen wie TFOD und YOLOv3, da sie zunächst Kenntnisse und Fähigkeiten in PyTorch erwerben musste. Nachdem sie Ultralytics YOLOv5 bei ihrer Recherche entdeckt hatte, setzte sie es jedoch schnell um. Ihrer Meinung nach leistet das Modell am meisten, weil es leichtgewichtig, einfach zu bedienen und besonders genau ist.
„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 Lians Erfahrungen gelesen hast. Wir bei Ultralytics freuen uns darauf, dass sich mehr Frauen diesem Fachgebiet anschließen. Wir werden KI weiterhin für alle zugänglicher machen – bleib dran!
