AIとデータサイエンス分野で女性をエンパワーすることが重要な理由
AIとデータサイエンスへのLians Wanjikuの刺激的な旅路、そしてYOLOv5がどのように物体検出の未来を形作っているかを探ります。
企業はプロセスの効率化を図るため、かつてないほどのスピードで人工知能を導入しています。例えば、AIを活用してカスタマーサービスの業務を自動化したり、医師による疾病の診断を支援したり、検索エンジンの結果を改善したり、自動運転車を制御したりすることができます。そのリストは枚挙にいとまがありません...
AIが日常生活に浸透するにつれ、テクノロジーにおけるダイバーシティ（多様性）とインクルージョン（包摂性）の問題は依然として重要な懸念事項です。特に、データサイエンスやAIの分野における女性の慢性的な過小評価やジェンダーデータギャップは、技術製品やアルゴリズムシステムにおけるバイアスの組み込みや増幅を招き、有害なフィードバックループを生み出しています。
「真に多様であるためには、異なる考え方をする人々をAIの分野に呼び込む必要があります。」 Kay Firth-Butterfield AI・機械学習部門責任者兼執行委員会メンバー
AIは、女性が大きな成功を収められる分野の一つであり、特に女性の業界参入を後押しする適切な動きがあればなおさらです。
データサイエンスと機械学習の熱心な学習者であるLians Wanjikuを紹介します。ここでは、彼女がデータサイエンスの道に進んだ経緯をたどり、若い女性たちがテック業界へ参入するきっかけとなるようなインスピレーションをお届けします。
Liansは、ケニアにあるDedan Kimathi University of Technologyのデータサイエンスセンターで、大学4年生として研究助手インターンを務めています。
データから洞察を抽出するのがいかに簡単かを知ったことで、Liansは機械学習に興味を持ち始めました。彼女は約1年前にデータサイエンスのコミュニティに参加し、それをキャリアとして追求することに強い関心を持つようになりました。Liansにとって、データサイエンスとAIが未来を切り拓く様子は驚くべきものなのです。
動物種の検出におけるUltralytics YOLOv5#
LiansがYOLOv5を使い始めたのは、わずか数ヶ月前です！さまざまな動物種の画像を扱う中で、オブジェクト検出モデルとしてのYOLOv5を利用する主な目的は、彼女の学校の保護区にいる動物の種を分類することでした。プロジェクトの後半で、彼女は分類後にモデルがすべての画像を自動的にアノテーションできることに気づきました。これにより、人間の労力を減らし、画像のアノテーションにかかる時間を節約することが容易になります。
Liansは当初、PyTorchの知識とスキルを身につける必要があったため、TFODやYOLOv3などの他の事前学習済みオブジェクト検出モデルも試していました。しかし、リサーチを通じてUltralytics YOLOv5を見つけた後、彼女はすぐにそれを実装しました。Liansにとって、このモデルは軽量で、使いやすく、最高の精度を提供するため、最も優れたパフォーマンスを発揮します。
「一番の魅力は、わずか数行のコードで始められることです！」
Ultralytics YOLOv5の価値#
- データ拡張
- 推論速度
- モデルが複数のバリエーション（s, m, l, x）で利用可能であり、それぞれが異なる検出精度とパフォーマンスを備えているという事実が、彼女にとって作業をより容易にしました。
Liansは、この分野を初めて学ぶすべての人にUltralytics YOLOv5を推奨しています。彼女の言葉を借りれば、「YOLOv5はオブジェクト検出のために構築されているため、その役割において非常に優れています！操作が少なく、記述するコードも少なくて済むため、YOLOはその速度と精度により、最もよく知られているオブジェクト検出アルゴリズムの1つです。」
LiansはGitHubでのコラボレーションを受け付けており、Twitterでのチャットも可能です。また、取り組んでいるプロジェクトについての記事も公開しています。彼女の記事Introduction to Object Detection with YOLOv5をぜひご覧ください！
シマウマとインパラの両方が映っているいくつかの動画でオブジェクト検出モデルをデプロイしたところ……この観点からすると、もう一度出直してさらに多くのデータを扱い、モデルを完成させる必要があると考えています。#100daysofcoding @ultralytics #objectdetection @WomenInDataAfri
— lian.s (@lians_) 2022年11月29日
Liansの経験談をお読みいただきありがとうございます。Ultralyticsとして、私たちはより多くの女性がこの分野に加わることを期待しています。今後も誰にとってもAIを使いやすくしていきますので、どうぞご期待ください！
