Thách thức sử dụng Amazon Rekognition trong thực tế và cách vượt qua

Việc triển khai Amazon Rekognition trong các ứng dụng trong thế giới thực có một số thách thức, bao gồm độ chính xác, yêu cầu dữ liệu, cân nhắc về đạo đức và quản lý chi phí.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị
• AI cho Marketer: Đột phá trong thời đại Marketing số

Amazon Rekognition, một dịch vụ phân tích hình ảnh và video dựa trên học sâu, đã và đang tạo nên làn sóng trong thế giới trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (machine learning).

Với khả năng xác định đối tượng, con người, văn bản, cảnh và hoạt động, cũng như phát hiện mọi nội dung không phù hợp, Amazon Rekognition đã trở thành lựa chọn phổ biến cho các nhà phát triển muốn kết hợp các khả năng AI và ML vào ứng dụng của họ. Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ tiên tiến này trong các ứng dụng trong thực tế đi kèm với những thách thức riêng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về một số thách thức này và khám phá các cách để vượt qua chúng.

Những thách thức khi áp dụng Amazon Rekognition

Thách thức sử dụng Amazon Rekognition trong thực tế ra sao và con người sẽ tìm cách vượt qua như thế nào?

Độ chính xác của kết quả

Một trong những thách thức chính mà các nhà phát triển phải đối mặt khi triển khai Amazon Rekognition là độ chính xác của kết quả. Mặc dù dịch vụ này được thiết kế để cung cấp kết quả có độ chính xác cao nhưng không phải là không thể sai lầm. Trong một số trường hợp, hệ thống có thể xác định sai đối tượng hoặc người, dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không phù hợp. Để vượt qua thách thức này, các nhà phát triển có thể sử dụng kết hợp các kỹ thuật, chẳng hạn như tăng dữ liệu, học chuyển giao và tinh chỉnh mô hình. Tăng cường dữ liệu liên quan đến việc tạo dữ liệu đào tạo mới bằng cách áp dụng các phép biến đổi khác nhau cho dữ liệu hiện có, chẳng hạn như xoay, chia tỷ lệ và lật. Điều này giúp mô hình khái quát hóa tốt hơn và cải thiện độ chính xác của nó. Học chuyển đổi cho phép các nhà phát triển tận dụng các mô hình được đào tạo trước, những mô hình này đã học được các tính năng từ bộ dữ liệu lớn và tinh chỉnh chúng cho ứng dụng cụ thể của họ. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và nguồn lực mà còn cải thiện độ chính xác của mô hình.

Nhu cầu về lượng dữ liệu lớn

Một thách thức khác mà các nhà phát triển phải đối mặt là nhu cầu về một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo mô hình một cách hiệu quả. Thu thập và dán nhãn dữ liệu như vậy có thể tốn thời gian và tốn kém. Một cách để vượt qua thách thức này là sử dụng dữ liệu tổng hợp, là dữ liệu được tạo một cách giả tạo bắt chước dữ liệu trong thế giới thực. Dữ liệu tổng hợp có thể được tạo bằng nhiều kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như đồ họa máy tính, mô phỏng và mạng GAN. Bằng cách kết hợp dữ liệu tổng hợp vào quy trình đào tạo, các nhà phát triển có thể giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu được dán nhãn và cải thiện hiệu suất của các mô hình của họ.

Tác động đạo đức

Ngoài các thách thức liên quan đến dữ liệu và độ chính xác, các nhà phát triển cũng cần xem xét các tác động đạo đức của việc sử dụng Amazon Rekognition trong các ứng dụng của họ. Đặc biệt, việc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã làm dấy lên mối lo ngại về quyền riêng tư, giám sát và những sai lệch tiềm ẩn trong thuật toán. Để giải quyết những lo ngại này, các nhà phát triển nên đảm bảo rằng các ứng dụng của họ tuân thủ các chính sách nghiêm ngặt về quyền riêng tư và tuân thủ các quy định có liên quan, chẳng hạn như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) ở Liên minh Châu Âu. Hơn nữa, các nhà phát triển nên minh bạch về việc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong các ứng dụng của họ và cung cấp cho người dùng tùy chọn từ chối nếu họ muốn.

Chi phí

Cuối cùng, nhà phát triển cần xem xét chi phí triển khai Amazon Rekognition trong ứng dụng của họ. Mặc dù dịch vụ cung cấp mô hình định giá trả theo mức sử dụng, nhưng chi phí có thể tăng lên nhanh chóng, đặc biệt đối với các ứng dụng có khối lượng phân tích hình ảnh và video lớn. Để quản lý chi phí hiệu quả, nhà phát triển có thể sử dụng nhiều chiến lược khác nhau, chẳng hạn như lưu kết quả vào bộ nhớ đệm, tối ưu hóa độ phân giải của hình ảnh và video cũng như theo dõi các kiểu sử dụng để xác định các khu vực cần cải thiện.

Kết luận

Tóm lại, việc triển khai Amazon Rekognition trong các ứng dụng trong thế giới thực có một số thách thức, bao gồm độ chính xác, yêu cầu dữ liệu, cân nhắc về đạo đức và quản lý chi phí. Bằng cách sử dụng các chiến lược như tăng cường dữ liệu, học chuyển đổi, tạo dữ liệu tổng hợp và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư, các nhà phát triển có thể vượt qua những thách thức này và khai thác sức mạnh của AI và ML để tạo ra các ứng dụng sáng tạo và có tác động. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các nhà phát triển cần được cập nhật thông tin về những tiến bộ mới nhất và các phương pháp hay nhất để đảm bảo triển khai thành công Amazon Rekognition trong các dự án của họ.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.sapce: https://ts2.space/en/overcoming-the-challenges-of-implementing-amazon-rekognition-in-real-world-applications/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả