Το πρώτο βήμα για την ανάπτυξη εφαρμογών που βασίζονται σε υπολογιστική όραση είναι η ανάπτυξη μιας στρατηγικής συλλογής δεδομένων. Τα δεδομένα που είναι ακριβή, δυναμικά και σε μεγάλες ποσότητες πρέπει να συγκεντρωθούν πριν από περαιτέρω βήματα, όπως η επισήμανση και σχολιασμός εικόνας, μπορεί να αναληφθεί. Αν και η συλλογή δεδομένων παίζει κρίσιμο ρόλο στην έκβαση των εφαρμογών υπολογιστικής όρασης, συχνά παραβλέπεται.
Η συλλογή δεδομένων όρασης υπολογιστή θα πρέπει να είναι τέτοιο ώστε να μπορεί να λειτουργεί με ακρίβεια σε έναν περίπλοκο και δυναμικό κόσμο. Δεδομένα που μιμούνται με ακρίβεια τον μεταβαλλόμενο φυσικό κόσμο θα πρέπει να χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση συστημάτων ML.
Πριν μάθουμε για τις απαραίτητες ιδιότητες σε ένα σύνολο δεδομένων και εξερευνήσουμε τις δοκιμασμένες μεθόδους δημιουργίας δεδομένων, ας εξετάσουμε το γιατί και το πότε δύο κυρίαρχων στοιχείων συλλογής δεδομένων.
Ας ξεκινήσουμε με το «γιατί».
Γιατί είναι σημαντική η συλλογή δεδομένων καλής ποιότητας για την ανάπτυξη εφαρμογών βιογραφικού;
Σύμφωνα με πρόσφατη έκθεση που δημοσιεύτηκε, συλλογή δεδομένων έχει γίνει σημαντικό εμπόδιο για τις εταιρείες όρασης υπολογιστών. Η έλλειψη επαρκών δεδομένων (44%) και η κακή κάλυψη δεδομένων (47%) ήταν μερικοί από τους κύριους λόγους για τις επιπλοκές που σχετίζονται με τα δεδομένα. Εξάλλου, 57% από τους ερωτηθέντες θεώρησαν ότι ορισμένες από τις καθυστερήσεις εκπαίδευσης ML θα μπορούσαν να είχαν μετριαστεί εάν το σύνολο δεδομένων περιείχε περισσότερες περιπτώσεις ακμών.
Η συλλογή δεδομένων είναι ένα κρίσιμο βήμα για την ανάπτυξη εργαλείων που βασίζονται σε ML και CV. Είναι μια συλλογή από γεγονότα του παρελθόντος που αναλύονται για τον εντοπισμό επαναλαμβανόμενων μοτίβων. Χρησιμοποιώντας αυτά τα μοτίβα, τα συστήματα ML μπορούν να εκπαιδευτούν ώστε να αναπτύσσουν μοντέλα πρόβλεψης υψηλής ακρίβειας.
Τα μοντέλα πρόβλεψης βιογραφικών είναι τόσο καλά όσο τα δεδομένα στα οποία τα εκπαιδεύετε. Για μια εφαρμογή ή ένα εργαλείο βιογραφικών υψηλών επιδόσεων, πρέπει να εκπαιδεύσετε τον αλγόριθμο σε χωρίς σφάλματα, διαφορετικούς, σχετικούς, υψηλής ποιότητας εικόνες.
Γιατί η συλλογή δεδομένων είναι μια κρίσιμη και προκλητική εργασία;
Η συλλογή μεγάλων ποσοτήτων πολύτιμων και ποιοτικών δεδομένων για την ανάπτυξη εφαρμογών υπολογιστικής όρασης μπορεί να αποτελέσει πρόκληση τόσο για τις μεγάλες όσο και για τις μικρές επιχειρήσεις.
Λοιπόν, τι κάνουν γενικά οι εταιρείες; Μπαίνουν για υπολογιστική προέλευση δεδομένων όρασης.
Ενώ τα σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα μπορεί να εξυπηρετούν τις άμεσες ανάγκες σας, μπορεί επίσης να είναι γεμάτα ανακρίβειες, νομικά ζητήματα και προκαταλήψεις. Δεν υπάρχει καμία εγγύηση ότι το σύνολο δεδομένων θα είναι χρήσιμο ή κατάλληλο έργα υπολογιστικής όρασης. Μερικά μειονεκτήματα της χρήσης συνόλων δεδομένων ανοιχτού κώδικα είναι τα εξής:
- Η ποιότητα εικόνας και βίντεο στο σύνολο δεδομένων καθιστά τα δεδομένα άχρηστα.
- Το σύνολο δεδομένων ενδέχεται να στερείται ποικιλομορφίας
- Το σύνολο δεδομένων θα μπορούσε να συμπληρωθεί, αλλά δεν έχει ακριβή επισήμανση και σχολιασμό, με αποτέλεσμα τα μοντέλα να έχουν κακή απόδοση.
- Θα μπορούσαν να υπάρχουν νομικοί καταναγκασμοί που το σύνολο δεδομένων θα μπορούσε να αγνοεί.
Εδώ, απαντάμε στο δεύτερο μέρος της ερώτησής μας – το «πότε
Πότε η δημιουργία δεδομένων κατά παραγγελία γίνεται η σωστή στρατηγική;
Όταν οι μέθοδοι συλλογής δεδομένων που χρησιμοποιείτε δεν παράγουν τα επιθυμητά αποτελέσματα, πρέπει να απευθυνθείτε a προσαρμοσμένη συλλογή δεδομένων τεχνική. Τα προσαρμοσμένα ή κατά παραγγελία σύνολα δεδομένων αποτελούνται από την ακριβή περίπτωση χρήσης στην οποία ευδοκιμεί το μοντέλο όρασης του υπολογιστή σας, καθώς είναι προσαρμοσμένα ακριβώς για εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης.
Με τη δημιουργία δεδομένων κατά παραγγελία, είναι δυνατό να εξαλειφθεί η μεροληψία και να προστεθεί δυναμισμός, ποιότητα και πυκνότητα στα σύνολα δεδομένων. Επιπλέον, μπορείτε επίσης να λάβετε υπόψη σας τις ακραίες περιπτώσεις, οι οποίες θα σας επιτρέψουν να δημιουργήσετε ένα μοντέλο που καλύπτει με επιτυχία την πολυπλοκότητα και το απρόβλεπτο του πραγματικού κόσμου.
Βασικές αρχές της συλλογής προσαρμοσμένων δεδομένων
Τώρα, γνωρίζουμε ότι η λύση στις ανάγκες συλλογής δεδομένων σας θα μπορούσε να είναι η δημιουργία προσαρμοσμένων συνόλων δεδομένων. Ωστόσο, η συλλογή τεράστιων ποσοτήτων εικόνων και βίντεο στο εσωτερικό θα μπορούσε να είναι μια σημαντική πρόκληση για τις περισσότερες επιχειρήσεις. Η επόμενη λύση θα ήταν η εξωτερική ανάθεση της δημιουργίας δεδομένων σε προμηθευτές premium συλλογής δεδομένων.
- Εξειδίκευση: Ένας ειδικός στη συλλογή δεδομένων διαθέτει τα εξειδικευμένα εργαλεία, τις τεχνικές και τον εξοπλισμό για τη δημιουργία εικόνων και βίντεο που ευθυγραμμίζονται με τις απαιτήσεις του έργου.
- Εμπειρία: Ειδικοί σε υπηρεσίες δημιουργίας δεδομένων και σχολιασμού θα πρέπει να είναι σε θέση να συλλέγει δεδομένα ευθυγραμμισμένα με τις ανάγκες του έργου.
- Προσομοιώσεις: Δεδομένου ότι η συλλογή δεδομένων εξαρτάται από τη συχνότητα των γεγονότων που θα καταγραφούν, η στόχευση συμβάντων που συμβαίνουν σπάνια ή σε σενάρια αιχμής γίνεται πρόκληση.
Για να μετριαστεί αυτό, οι έμπειρες εταιρείες προσομοιώνουν ή δημιουργούν τεχνητά σενάρια εκπαίδευσης. Αυτές οι ρεαλιστικά προσομοιωμένες εικόνες βοηθούν στην αύξηση του συνόλου δεδομένων δημιουργώντας περιβάλλοντα που είναι δύσκολο να βρεθούν. - Συμμόρφωση: Όταν η συλλογή δεδομένων ανατίθεται σε εξωτερικούς συνεργάτες σε αξιόπιστους προμηθευτές, είναι ευκολότερο να διασφαλιστεί η τήρηση της νομικής συμμόρφωσης και των βέλτιστων πρακτικών.
Αξιολόγηση της ποιότητας των συνόλων δεδομένων εκπαίδευσης
Ενώ έχουμε καθορίσει τα βασικά στοιχεία ενός ιδανικού συνόλου δεδομένων, ας μιλήσουμε τώρα για την αξιολόγηση των ποιοτήτων των συνόλων δεδομένων.
Επάρκεια δεδομένων: Όσο μεγαλύτερος είναι ο αριθμός των εμφανίσεων με ετικέτα που έχει το σύνολο δεδομένων σας, τόσο καλύτερο είναι το μοντέλο.
Δεν υπάρχει σαφής απάντηση για τον όγκο των δεδομένων που μπορεί να χρειαστείτε για το έργο σας. Ωστόσο, η ποσότητα δεδομένων εξαρτάται από τον τύπο και τα χαρακτηριστικά που υπάρχουν στο μοντέλο σας. Ξεκινήστε αργά τη διαδικασία συλλογής δεδομένων και αυξήστε την ποσότητα ανάλογα με την πολυπλοκότητα του μοντέλου.
Μεταβλητότητα δεδομένων: Εκτός από την ποσότητα, η μεταβλητότητα των δεδομένων είναι επίσης σημαντικό να λαμβάνεται υπόψη κατά τον προσδιορισμό της ποιότητας του συνόλου δεδομένων. Η ύπαρξη πολλών μεταβλητών θα ακυρώσει την ανισορροπία δεδομένων και θα βοηθήσει στην προσθήκη αξίας στον αλγόριθμο.
Ποικιλία δεδομένων: Ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης ευδοκιμεί στην ποικιλομορφία και τον δυναμισμό των δεδομένων. Για να διασφαλίσετε ότι το μοντέλο δεν είναι προκατειλημμένο ή ασυνεπές, αποφύγετε τα σενάρια που υπερεκπροσωπούνται ή υποεκπροσωπούνται.
Π.χ., ας υποθέσουμε ότι ένα μοντέλο εκπαιδεύεται για να αναγνωρίζει εικόνες αυτοκινήτων και το μοντέλο έχει εκπαιδευτεί μόνο σε εικόνες αυτοκινήτου που τραβήχτηκαν κατά τη διάρκεια της ημέρας. Σε αυτήν την περίπτωση, θα δώσει ανακριβείς προβλέψεις όταν εκτεθεί κατά τη διάρκεια της νύχτας.
Αξιοπιστία δεδομένων: Η αξιοπιστία και η ακρίβεια εξαρτώνται από διάφορους παράγοντες, όπως ανθρώπινα λάθη λόγω χειροκίνητου επισήμανση δεδομένων, αντιγραφή δεδομένων και ανακριβή χαρακτηριστικά επισήμανσης δεδομένων.
Χρήση περιπτώσεων όρασης υπολογιστή
Οι βασικές έννοιες της όρασης υπολογιστή ενσωματώνονται με τη μηχανική μάθηση για την παροχή καθημερινών εφαρμογών και προηγμένων προϊόντων. Μερικά από τα πιο κοινά εφαρμογές όρασης υπολογιστή are
Αναγνώριση προσώπου: Οι εφαρμογές αναγνώρισης προσώπου είναι ένα πολύ κοινό παράδειγμα όρασης υπολογιστή. Χρήση εφαρμογών μέσων κοινωνικής δικτύωσης αναγνώριση προσώπου για τον εντοπισμό και την προσθήκη ετικετών στους χρήστες σε φωτογραφίες. Ο αλγόριθμος CV αντιστοιχίζει το πρόσωπο στις εικόνες με τη βάση δεδομένων του προφίλ προσώπου του.
Ιατρική απεικόνιση: Ιατρική απεικόνιση δεδομένα για την όραση υπολογιστή διαδραματίζει σημαντικό ρόλο στην παροχή υγειονομικής περίθαλψης αυτοματοποιώντας κρίσιμες εργασίες όπως η ανίχνευση όγκων ή καρκινικών δερματικών βλαβών.
Βιομηχανία λιανικού εμπορίου και ηλεκτρονικού εμπορίου: Ο κλάδος του ηλεκτρονικού εμπορίου βρίσκει επίσης χρήσιμη την τεχνολογία υπολογιστικής όρασης. Χρησιμοποιούν έναν αλγόριθμο που προσδιορίζει τα είδη ένδυσης και τα ταξινομεί εύκολα. Αυτό βοηθά στη βελτίωση της αναζήτησης και των προτάσεων για μεγαλύτερη εμπειρία χρήστη.
Αυτόνομα αυτοκίνητα: Η όραση υπολογιστών ανοίγει το δρόμο για προχωρημένους αυτόνομα οχήματα ενισχύοντας τις ικανότητές τους να κατανοούν το περιβάλλον τους. Το λογισμικό βιογραφικών τροφοδοτείται με χιλιάδες λήψεις βίντεο από διαφορετικές οπτικές γωνίες. Υποβάλλονται σε επεξεργασία και αναλύονται για να κατανοήσουν τα οδικά σήματα και να ανιχνεύσουν άλλα οχήματα, πεζούς, αντικείμενα και άλλα σενάρια αιχμής.
Επομένως, ποιο είναι το πρώτο βήμα για την ανάπτυξη ενός high-end, αποτελεσματικού και αξιόπιστου λύση υπολογιστικής όρασης εκπαιδευμένη σε μοντέλα ML?
Αναζητήστε ειδικούς για τη συλλογή δεδομένων και τον σχολιασμό ειδικών που μπορούν να παρέχουν την υψηλότερη ποιότητα Δεδομένα εκπαίδευσης AI για όραση υπολογιστή με έμπειρους σχολιαστές ανθρώπινου κύκλου για να διασφαλιστεί η ακρίβεια.
Με ένα μεγάλο, ποικίλο και υψηλής ποιότητας σύνολο δεδομένων, μπορείτε να εστιάσετε στην εκπαίδευση, τον συντονισμό, το σχεδιασμό και την ανάπτυξη της επόμενης μεγάλης λύσης όρασης υπολογιστή. Και στην ιδανική περίπτωση, ο συνεργάτης σας στην υπηρεσία δεδομένων θα πρέπει να είναι ο Shaip, ο ηγέτης του κλάδου στην παροχή υπηρεσιών όρασης υπολογιστών που έχουν δοκιμαστεί από άκρο σε άκρο για την ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικό κόσμο.
[Διαβάστε επίσης: Οδηγός εκκίνησης δεδομένων εκπαίδευσης AI: Ορισμός, Παράδειγμα, Σύνολα δεδομένων]
