4 Fragen, die Sie sich stellen sollten, bevor Sie ein Computer-Vision-Modell erstellen – TechCrunch

4 Fragen, die Sie sich stellen sollten, bevor Sie ein Computer-Vision-Modell erstellen – BesteFuhrer

Im Jahr 2015 die Die Einführung von YOLO – einem leistungsstarken Computer-Vision-Modell, das Vorhersagen für die Objekterkennung in Echtzeit erstellen könnte – löste eine Lawine des Fortschritts aus, die den Sprung der Computer-Vision von der Forschung zum Markt beschleunigte.

Seitdem ist es eine aufregende Zeit für Startups, da Unternehmer weiterhin Anwendungsfälle für Computer Vision in allen Bereichen entdecken, vom Einzelhandel über die Landwirtschaft bis hin zum Bauwesen. Angesichts niedrigerer Rechenkosten, größerer Modellgenauigkeit und einer schnellen Verbreitung von Rohdaten wenden sich immer mehr Start-ups der Computer Vision zu, um Lösungen für Probleme zu finden.

Bevor Gründer jedoch mit dem Aufbau von KI-Systemen beginnen, sollten sie sorgfältig über ihre Risikobereitschaft, Datenverwaltungspraktiken und Strategien zur Zukunftssicherheit ihres KI-Stacks nachdenken.


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Im Folgenden sind vier Faktoren aufgeführt, die Gründer berücksichtigen sollten, wenn sie sich für die Erstellung von Computer-Vision-Modellen entscheiden.

Ist Deep Learning das richtige Werkzeug zur Lösung meines Problems?

Es mag verrückt klingen, aber die erste Frage, die sich Gründer stellen sollten, ist, ob sie überhaupt einen Deep-Learning-Ansatz verwenden müssen, um ihr Problem zu lösen.

Während meiner Zeit im Finanzwesen habe ich oft erlebt, dass wir direkt nach der Uni einen neuen Mitarbeiter einstellen, der das neueste Deep-Learning-Modell zur Lösung eines Problems nutzen möchte. Nachdem sie einige Zeit an dem Modell gearbeitet hatten, kamen sie zu dem Schluss, dass die Verwendung einer Variante der linearen Regression besser funktionierte.

Um nicht in die sogenannte Prototyp-Produktionslücke zu geraten, müssen Gründer sorgfältig über die Leistungsmerkmale nachdenken, die für den Modelleinsatz erforderlich sind.

Die Moral der Geschichte?

Deep Learning mag wie eine futuristische Lösung klingen, aber in Wirklichkeit reagieren diese Systeme empfindlich auf viele kleine Faktoren. Oftmals können Sie bereits eine vorhandene und einfachere Lösung verwenden – beispielsweise einen „klassischen“ Algorithmus – der zu geringeren Kosten ein gleich gutes oder besseres Ergebnis liefert.

Betrachten Sie das Problem und die Lösung aus allen Blickwinkeln, bevor Sie ein Deep-Learning-Modell erstellen.

Deep Learning im Allgemeinen und Computer Vision im Besonderen sind vielversprechend, um neue Ansätze zur Lösung alter Probleme zu schaffen. Der Aufbau dieser Systeme ist jedoch mit einem Investitionsrisiko verbunden: Sie benötigen Machine-Learning-Ingenieure, viele Daten und Validierungsmechanismen, um diese Modelle in Produktion zu bringen und ein funktionierendes KI-System aufzubauen.

Es ist am besten, zu prüfen, ob eine einfachere Lösung Ihr Problem lösen könnte, bevor Sie mit einem so großen Aufwand beginnen.

Führen Sie eine gründliche Risikobewertung durch

Vor dem Aufbau eines KI-Systems müssen Gründer ihre Risikobereitschaft berücksichtigen, was bedeutet, dass sie die Risiken bewerten, die sowohl auf der Anwendungsebene als auch in der Forschungs- und Entwicklungsphase auftreten.

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