ARKit e outros erros de rastreamento de rosto

Muitos líderes tecnológicos vivem sob a suposição de que - se adquirirem dados suficientes para treinar seu modelo, os problemas de qualidade simplesmente se resolverão por si mesmos. Uau! Magia. Esta suposição freqüentemente opera sob uma suposição adicional (mas falsa): Há apenas uma porcentagem insignificante de dados impuros.

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