Vì sao trao quyền cho phụ nữ trong AI & khoa học dữ liệu lại quan trọng
Khám phá hành trình truyền cảm hứng của Lians Wanjiku đến với AI và khoa học dữ liệu, cũng như cách YOLOv5 đang định hình tương lai của phát hiện đối tượng.
Các doanh nghiệp đang áp dụng trí tuệ nhân tạo nhanh hơn bao giờ hết để đơn giản hóa quy trình. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ chăm sóc khách hàng, giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh, cải thiện kết quả của công cụ tìm kiếm, điều khiển ô tô tự lái, v.v. Danh sách này còn tiếp tục dài...
Khi AI trở nên phổ biến trong đời sống hằng ngày, vấn đề đa dạng và hòa nhập trong lĩnh vực công nghệ vẫn là một mối quan ngại đáng kể. Đặc biệt, tình trạng phụ nữ liên tục bị đại diện không đầy đủ trong khoa học dữ liệu và AI, bao gồm các khoảng trống dữ liệu về giới, dẫn đến việc mã hóa và khuếch đại thiên kiến trong các sản phẩm kỹ thuật và hệ thống thuật toán, tạo ra các vòng lặp phản hồi gây hại.
“Để thực sự đa dạng, bạn cần đưa vào AI những người có cách tư duy khác biệt.” Kay Firth-Butterfield Trưởng bộ phận AI và Machine Learning, đồng thời là Thành viên Ủy ban Điều hành
AI là một trong những lĩnh vực mà phụ nữ có thể đạt được thành công to lớn, đặc biệt khi có sự thúc đẩy phù hợp để tăng cường sự tham gia của phụ nữ trong ngành.
Xin giới thiệu Lians Wanjiku, một người đam mê khoa học dữ liệu và Machine Learning. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhìn lại hành trình của cô đến với khoa học dữ liệu và truyền cảm hứng cho các phụ nữ trẻ tham gia phong trào công nghệ.
Lians là sinh viên năm cuối và thực tập sinh trợ lý nghiên cứu tại trung tâm khoa học dữ liệu của Đại học Công nghệ Dedan Kimathi ở Kenya.
Nhận thấy việc trích xuất thông tin chuyên sâu từ dữ liệu đơn giản đến mức nào, Lians bắt đầu quan tâm đến Machine Learning. Cô tham gia một cộng đồng khoa học dữ liệu khoảng một năm trước và ngày càng yêu thích việc theo đuổi lĩnh vực này như một nghề nghiệp. Đối với Lians, thật tuyệt vời khi khoa học dữ liệu và AI đang định hướng tương lai!
Ultralytics YOLOv5 để phát hiện các loài động vật#
Lians mới chỉ bắt đầu làm quen với YOLOv5 vài tháng trước! Khi làm việc với hình ảnh của nhiều loài động vật khác nhau, mục tiêu chính của việc sử dụng YOLOv5 làm model phát hiện đối tượng là phân loại các loài động vật trong khu bảo tồn của trường cô. Về sau trong dự án, cô nhận ra rằng sau khi phân loại, model có thể tự động chú thích tất cả hình ảnh. Điều này giúp giảm công sức của con người và tiết kiệm thời gian chú thích hình ảnh.
Lians cũng thử nghiệm với các model phát hiện đối tượng được pre-trained khác, chẳng hạn như TFOD và YOLOv3, vì ban đầu cô cần tích lũy kiến thức và kỹ năng về PyTorch. Tuy nhiên, sau khi tìm thấy Ultralytics YOLOv5 trong quá trình nghiên cứu, cô đã nhanh chóng triển khai model này. Đối với Lians, model hoạt động tốt nhất vì nhẹ, dễ sử dụng và mang lại độ chính xác tốt nhất.
“Điều tuyệt vời nhất là bạn có thể bắt đầu chỉ với vài dòng code!”
Giá trị của Ultralytics YOLOv5#
- Tăng cường dữ liệu
- Tốc độ inference
- Việc model có sẵn nhiều biến thể (s, m, l và x), mỗi biến thể có độ chính xác phát hiện và hiệu năng khác nhau, đã giúp ích cho cô.
Lians khuyến nghị Ultralytics YOLOv5 cho bất kỳ ai mới bước vào lĩnh vực này. Theo lời cô, "YOLOv5 được xây dựng cho việc phát hiện đối tượng, vì vậy nó làm rất tốt nhiệm vụ của mình! Vì có ít phép toán hơn và cần viết ít code hơn, YOLO là một trong những thuật toán phát hiện đối tượng nổi tiếng nhất nhờ tốc độ và độ chính xác của nó."
Lians sẵn sàng hợp tác trên GitHub và có thể trò chuyện trên Twitter; cô cũng đăng các bài viết về những dự án mình đang thực hiện. Hãy xem bài viết của cô: Giới thiệu về phát hiện đối tượng với YOLOv5!
Tôi đã triển khai model phát hiện đối tượng trên một số video có cả ngựa vằn và linh dương impala và.... Từ góc nhìn này, tôi nghĩ mình sẽ phải quay lại phòng bếp, làm việc với nhiều dữ liệu hơn và hoàn thiện model. #100daysofcoding @ultralytics #objectdetection @WomenInDataAfri
— lian.s (@lians_) Ngày 29 tháng 11 năm 2022
Cảm ơn bạn đã đọc về trải nghiệm của Lians. Với tư cách là Ultralytics, chúng tôi mong đợi ngày càng có nhiều phụ nữ tham gia lĩnh vực này. Chúng tôi sẽ tiếp tục giúp AI trở nên dễ tiếp cận hơn với mọi người, hãy đón chờ các nội dung tiếp theo!
