Guia de otimização da precisão
Os métodos de calibração a seguir são recomendados para possíveis erros no reconhecimento de IA:
- Fase de preparação de dados::
- Certifique-se de que a resolução do vídeo seja ≥ 1080p e que haja boas condições de iluminação
- Criação de um dicionário anotado de terminologia/itens especiais com antecedência (por exemplo, nomes de dispositivos médicos)
- Fase de treinamento do modelo::
- Use o recurso de personalização empresarial da plataforma para carregar amostras classificadas incorretamente para retreinamento.
- Definir o limite de confiança (valor inicial recomendado do 85%)
- Fase de calibração de resultados::
- Ative o "modo de revisão manual" para validar os principais nós de análise
- Uso de validação cruzada multimodal (por exemplo, correspondência de elementos de tela e conteúdo de diálogo simultaneamente)
habilidade avançadaAtualize o modelo periodicamente (recomenda-se que seja trimestralmente) para manter a sensibilidade do reconhecimento aos padrões visuais emergentes. O ajuste adequado desses parâmetros pode melhorar a precisão para 92%+.
Essa resposta foi extraída do artigoMemories.ai: uma ferramenta de memória visual de IA para análise de conteúdo de vídeoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar o problema do falso julgamento na análise de vídeo e melhorar a precisão do reconhecimento do Memories.ai?
