Почему важно расширять возможности женщин в ИИ и науке о данных
Исследуй вдохновляющее путешествие Лианс Ванджику в мир ИИ и науки о данных, а также узнай, как YOLOv5 формирует будущее детектирования объектов.
Предприятия внедряют искусственный интеллект быстрее, чем когда-либо прежде, для оптимизации процессов. Например, ИИ можно использовать для автоматизации задач службы поддержки, помощи врачам в diagnose diseases, улучшения результатов поисковых систем, управления self-driving cars и т. д. Этот список можно продолжать бесконечно...
Поскольку ИИ становится повсеместным в повседневной жизни, вопрос разнообразия и инклюзивности в технологиях остается серьезной проблемой. В частности, постоянная нехватка женщин в области науки о данных и ИИ, включая гендерные пробелы в данных, приводит к закреплению и усилению предвзятости в технических продуктах и алгоритмических системах, что создает вредные циклы обратной связи.
«Чтобы быть по-настоящему разнообразными, тебе нужно привлекать в ИИ людей, которые мыслят иначе». Кей Ферт-Баттерфилд, руководитель направления ИИ и машинного обучения и член Исполнительного комитета
ИИ — одна из тех областей, в которых женщины могут добиться колоссального успеха, особенно при правильной поддержке участия женщин в индустрии.
Представляем Лианс Ванджику, энтузиастку в области науки о данных и машинного обучения. Здесь мы пройдем путь ее становления в Data Science и вдохновим молодых женщин присоединиться к технологическому движению.
Лианс — студентка последнего курса и стажер-ассистент по исследованиям в центре обработки данных Технологического университета Дедан Кимати в Кении.
Заметив, как просто извлекать инсайты из данных, Лианс загорелась интересом к машинному обучению. Около года назад она вступила в сообщество специалистов по анализу данных и проявила глубокий интерес к построению карьеры в этой сфере. Для Лианс удивительно, как Data Science и ИИ определяют будущее!
Ultralytics YOLOv5 для обнаружения видов животных#
Лианс начала работу с YOLOv5 всего несколько месяцев назад! Работая с изображениями различных видов животных, главной целью применения YOLOv5 в качестве модели обнаружения объектов была классификация видов животных в заповеднике ее школы. Позже в ходе проекта она поняла, что после классификации модель может автоматически аннотировать все изображения. Это упрощает снижение трудозатрат человека и экономит время на аннотирование изображений.
Лианс также экспериментировала с другими предобученными моделями обнаружения объектов, такими как TFOD и YOLOv3, поскольку поначалу ей нужно было получить знания и навыки в PyTorch. Однако, обнаружив Ultralytics YOLOv5 в ходе исследования, она быстро внедрила его. По мнению Лианс, эта модель работает лучше всего, поскольку она легковесна, проста в использовании и обеспечивает наилучшую точность.
«Самое крутое в том, что ты можешь начать всего с нескольких строк кода!»
Ценность Ultralytics YOLOv5#
- Аугментация данных
- Скорость вывода
- Тот факт, что модель доступна в нескольких вариантах (s, m, l и x), каждый из которых обладает разной точностью обнаружения и производительностью, значительно облегчил ей задачу.
Лианс рекомендует Ultralytics YOLOv5 всем, кто только начинает свой путь в этой области. По ее словам, "YOLOv5 была создана для обнаружения объектов, поэтому она отлично справляется со своей задачей! Благодаря меньшему количеству операций и меньшему объему кода для написания, YOLO является одним из самых известных алгоритмов обнаружения объектов благодаря своей скорости и точности".
Лианс открыта для сотрудничества на GitHub и доступна для общения в Twitter, а также публикует статьи о проектах, над которыми работает. Ознакомься с ее статьей: Introduction to Object Detection with YOLOv5!
Я развернул модель обнаружения объектов на некоторых видео с зебрами и импалами, и.... С этой точки зрения, думаю, мне придется вернуться на кухню, поработать с большим количеством данных и доработать модель. #100daysofcoding @ultralytics #objectdetection @WomenInDataAfri
— lian.s (@lians_) November 29, 2022
Спасибо, что прочитали об опыте Лианс. Мы в Ultralytics с нетерпением ждем, когда в эту сферу придет больше женщин. Мы продолжим делать ИИ проще для всех, оставайтесь на связи!
