Die Datentrainingsmethoden von Neonode liefern genaue und anpassungsfähige Datenmodelle, die schnell auf Veränderungen in der realen Welt reagieren können.
Daten sind das Herzstück jeder Anwendung für maschinelles Lernen. Damit ein maschinelles Lernmodell lernen kann, Muster, Objekte oder Verhaltensweisen zu erkennen, muss es mit großen Datenmengen trainiert werden, die das darstellen, was das Modell lernen soll.
For computer vision tasks, training data consists of images together with ground truth annotations. If you’re teaching a model to find faces, these annotations could tell the model if there is a face in the training image and where in the image the face is located. When AI behaves unexpectedly, the root cause is often found in the training data used for teaching the machine learning model. For example, if the ‘face dataset’ doesn’t include any pictures of faces in the profile, the final model will have a hard time recognizing human heads.
In diesem Whitepaper erklärt Agnes Jernström, wie Neonode synthetische Daten verwendet, um unsere neuronalen Netze zu trainieren und die höchstmögliche Genauigkeit zu gewährleisten.
