Leitfaden zur Optimierung der Genauigkeit
Die folgenden Kalibrierungsmethoden werden für mögliche Fehler bei der AI-Erkennung empfohlen:
- Phase der Datenaufbereitung::
- Achten Sie auf eine Videoauflösung ≥ 1080p und gute Lichtverhältnisse
- Erstellung eines kommentierten Wörterbuchs mit Terminologie/Besonderheiten im Voraus (z. B. Namen von Medizinprodukten)
- Phase der Modellschulung::
- Nutzen Sie die Anpassungsfunktion der Plattform für Unternehmen, um falsch klassifizierte Proben zum erneuten Training hochzuladen.
- Vertrauensschwelle festlegen (empfohlener Anfangswert 85%)
- Ergebnisse Kalibrierungsphase::
- Aktivieren Sie den "manuellen Überprüfungsmodus", um wichtige Analyseknoten zu validieren.
- Verwendung einer multimodalen Kreuzvalidierung (z. B. gleichzeitiger Abgleich von Bildschirmelementen und Dialoginhalten)
fortgeschrittene FähigkeitAktualisierung des Modells in regelmäßigen Abständen (empfohlen wird vierteljährlich), um die Erkennungsempfindlichkeit für neue visuelle Muster aufrechtzuerhalten. Eine geeignete Einstellung dieser Parameter kann die Genauigkeit auf 92%+ verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMemories.ai: ein visuelles KI-Gedächtnis-Tool für die Analyse von VideoinhaltenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man das Problem der Fehlbeurteilung bei der Videoanalyse vermeiden und die Erkennungsgenauigkeit von Memories.ai verbessern?
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