Synthetische Daten für überlegene KI-Lösungen

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.

Bei Computer-Vision-Aufgaben bestehen die Trainingsdaten aus Bildern und Anmerkungen zur Grundwahrheit. Wenn man einem Modell beibringt, Gesichter zu finden, können diese Anmerkungen dem Modell sagen, ob es ein Gesicht im Trainingsbild gibt und wo im Bild es sich befindet. Wenn eine künstliche Intelligenz sich unerwartet verhält, liegt die Ursache oft in den Trainingsdaten, die zum Einlernen des maschinellen Lernmodells verwendet werden. Wenn der "Gesichtsdatensatz" beispielsweise keine Bilder von Gesichtern im Profil enthält, wird es dem endgültigen Modell schwer fallen, menschliche Köpfe zu erkennen.

In diesem Whitepaper erklärt Agnes Jernström, wie Neonode synthetische Daten verwendet, um unsere neuronalen Netze zu trainieren und die höchstmögliche Genauigkeit zu gewährleisten.