合成数据打造卓越的人工智能解决方案

Neonode 的数据培训方法可提供准确、自适应的数据模型，能够快速应对现实世界的变化。

数据是任何机器学习应用的核心。要让机器学习模型学会识别模式、对象或行为，就需要在大量数据上进行训练，这些数据代表了模型应该学习的内容。

对于计算机视觉任务而言，训练数据包括图像和地面实况注释。如果要教一个模型寻找人脸，这些注释可以告诉模型训练图像中是否有人脸，以及人脸在图像中的位置。 当人工智能出现意外行为时，通常会在用于教授机器学习模型的训练数据中找到根本原因。例如，如果 "人脸数据集 "中没有任何人脸图片，最终的模型就很难识别人头。

在本白皮书中，Agnes Jernström 解释了 Neonode 如何使用合成数据来训练我们的神经网络，以确保尽可能高的准确性。