A számítógépes képi alapú alkalmazások bevezetésének első lépése az adatgyűjtési stratégia kidolgozása. A pontos, dinamikus és jelentős mennyiségű adatokat össze kell gyűjteni a további lépések, például címkézés és képmagyarázat, vállalható. Bár az adatgyűjtés kritikus szerepet játszik a számítógépes látásalkalmazások kimenetelében, gyakran figyelmen kívül hagyják.
A számítógépes látási adatgyűjtés olyannak kell lennie, hogy képes legyen pontosan működni egy összetett és dinamikus világban. Az ML-rendszerek képzéséhez olyan adatokat kell használni, amelyek pontosan utánozzák a változó természeti világot.
Mielőtt megismernénk az adatkészlet kötelező tulajdonságait, és feltárnánk az adatkészlet-létrehozás bevált módszereit, foglalkozzunk az adatgyűjtés két meghatározó elemének miértjével és mikor.
Kezdjük a „miért”-el.
Miért fontos a jó minőségű adatgyűjtés az önéletrajz-pályázatok kidolgozásához?
Egy nemrég közzétett jelentés szerint adatgyűjtés jelentős akadálya lett a számítógépes látással foglalkozó cégeknek. A megfelelő adatok hiánya (44%) és a gyenge adatlefedettség (47%) volt az adatokkal kapcsolatos szövődmények fő oka. Ráadásul, 57% a válaszadók úgy érezték, hogy az ML edzési késések egy része enyhíthető lett volna, ha az adatkészlet több szélső esetet tartalmazna.
Az adatgyűjtés kritikus lépés az ML és CV alapú eszközök fejlesztésében. Ez egy olyan múltbeli események gyűjteménye, amelyeket elemeznek az ismétlődő minták azonosítása érdekében. Ezekkel a mintákkal az ML rendszereket nagyon pontos prediktív modellek kidolgozására lehet képezni.
A prediktív önéletrajz-modellek csak annyira jók, amennyire az adatok alapján tanítja őket. Egy nagy teljesítményű önéletrajz-alkalmazáshoz vagy eszközhöz meg kell tanítania az algoritmust a hibamentes, változatos, releváns, kiváló minőségű képeket.
Miért kritikus és kihívást jelentő feladat az adatgyűjtés?
Nagy mennyiségű értékes és minőségi adatgyűjtés a számítógépes látásalkalmazások fejlesztéséhez kihívást jelenthet a nagy- és kisvállalkozások számára egyaránt.
Tehát mit csinálnak általában a cégek? Bemennek érte számítástechnika látás adatforrás.
Bár a nyílt forráskódú adatkészletek kiszolgálhatják azonnali szükségleteit, pontatlanságokkal, jogi problémákkal és elfogultságokkal is tele lehetnek. Nincs garancia arra, hogy az adatkészlet hasznos vagy alkalmas lesz számítógépes látásprojektek. A nyílt forráskódú adatkészletek használatának néhány hátránya a következő:
- Az adatkészletben lévő kép és videó minősége használhatatlanná teszi az adatokat.
- Az adatkészletből hiányozhat a sokszínűség
- Az adatkészletet fel lehet tölteni, de hiányzik a pontos címkézés és megjegyzés, ami rosszul teljesítő modelleket eredményez.
- Lehetnek jogi kényszerek, amelyeket az adatkészlet figyelmen kívül hagyhat.
Itt válaszolunk kérdésünk második részére – a „mikor”.
Mikor válik a testre szabott adatalkotás a megfelelő stratégiává?
Ha az Ön által alkalmazott adatgyűjtési módszerek nem hozzák meg a kívánt eredményt, akkor ehhez kell fordulni a egyedi adatgyűjtés technika. Egyedi vagy testre szabott adatkészletek pontosan az Ön számítógépes látásmodelljének megfelelő használati esetből készülnek, mivel pontosan az AI-oktatáshoz vannak testreszabva.
Egyedi adatkészítéssel kiküszöbölhető a torzítás, és dinamizmust, minőséget és sűrűséget adhatunk az adatkészletekhez. Ezenkívül figyelembe veheti a szélsőséges eseteket is, ami lehetővé teszi olyan modell létrehozását, amely sikeresen alkalmazkodik a való világ bonyolultságához és kiszámíthatatlanságához.
Az egyéni adatgyűjtés alapjai
Most már tudjuk, hogy az adatgyűjtési igényeinek megoldása egyéni adatkészletek létrehozása lehet. A hatalmas mennyiségű kép és videó házon belüli gyűjtése azonban komoly kihívást jelenthet a legtöbb vállalkozás számára. A következő megoldás az lenne, ha az adatok létrehozását prémium adatgyűjtési szolgáltatókra bíznánk.
- szakértelem: Az adatgyűjtési szakértő rendelkezik azokkal a speciális eszközökkel, technikákkal és berendezésekkel, amelyekkel a projekt követelményeihez igazodó képeket és videókat készíthet.
- Tapasztalat: Adatkészítési és annotációs szolgáltatások szakértői képesnek kell lennie a projekt igényeihez igazodó adatok gyűjtésére.
- Szimulációk: Mivel az adatgyűjtés a rögzítendő események gyakoriságától függ, a ritkán vagy szélsőséges esetek esetén előforduló események célzása kihívást jelent.
Ennek enyhítésére a tapasztalt cégek képzési forgatókönyveket szimulálnak vagy mesterségesen készítenek. Ezek a valósághűen szimulált képek segítenek bővíteni az adatkészletet azáltal, hogy nehezen megtalálható környezeteket hoznak létre. - Compliance: Ha az adatkészlet-gyűjtést megbízható szállítóknak adják ki, könnyebben biztosítható a jogi megfelelés és a legjobb gyakorlatok betartása.
A képzési adatkészletek minőségének értékelése
Miközben meghatároztuk az ideális adatkészlet lényegét, most beszéljünk az adatkészletek minőségének értékeléséről.
Adatok elegendősége: Minél több címkézett példány van az adatkészletben, annál jobb a modell.
Nincs határozott válasz arra, hogy mennyi adatra lehet szüksége a projekthez. Az adatmennyiség azonban a modell típusától és jellemzőitől függ. Lassan indítsa el az adatgyűjtési folyamatot, és a modell összetettségétől függően növelje a mennyiséget.
Adatok változékonysága: Az adatkészlet minőségének meghatározásakor a mennyiség mellett az adatok változékonyságát is figyelembe kell venni. Ha több változó is van, az kiküszöböli az adatok egyensúlyhiányát, és segít az algoritmus értékének növelésében.
Adatok sokfélesége: A mély tanulási modell virágzik az adatok sokféleségén és dinamizmusán. Annak érdekében, hogy a modell ne legyen torz vagy inkonzisztens, kerülje a felül- vagy alulreprezentált forgatókönyveket.
Tegyük fel például, hogy egy modellt arra tanítanak, hogy azonosítsa az autók képeit, és a modellt csak a nappali fényben készült autós képekre képezték ki. Ebben az esetben pontatlan előrejelzéseket ad, ha éjszaka látható.
Adatmegbízhatóság: A megbízhatóság és a pontosság számos tényezőtől függ, például a kézi használatból eredő emberi hibáktól adatcímkézés, az adatok megkettőzése és pontatlan adatcímkézési attribútumok.
A számítógépes látás felhasználási esetei
A számítógépes látás alapelvei integrálva vannak a gépi tanulással, hogy mindennapi alkalmazásokat és fejlett termékeket biztosítsanak. Néhány a leggyakoribb számítógépes látás alkalmazások faliórái
Arcfelismerő: Az arcfelismerő alkalmazások nagyon gyakori példái a számítógépes látásnak. A közösségi média alkalmazások használata arcfelismerő a felhasználók azonosítására és megcímkézésére a fényképeken. Az önéletrajz-algoritmus a képeken látható arcot az arcprofil-adatbázisához igazítja.
Orvosi képalkotás: Orvosi képalkotás adatok számítógépes látáshoz fontos szerepet játszik az egészségügyi ellátásban azáltal, hogy automatizálja a kritikus feladatokat, például a daganatok vagy a rákos bőrelváltozások kimutatását.
Kiskereskedelem és e-kereskedelem: Az e-kereskedelmi iparág is hasznosnak találja a számítógépes látástechnológiát. Olyan algoritmust használnak, amely azonosítja a ruházati cikkeket és könnyen osztályozza azokat. Ez segít javítani a keresést és az ajánlásokat a jobb felhasználói élmény érdekében.
Autonóm autók: A számítógépes látás utat nyit a haladók számára autonóm járművek azáltal, hogy fejlesztik képességeiket a környezetük megértésére. Az önéletrajz-szoftver több ezer videófelvételt tartalmaz különböző szögekből. Feldolgozzák és elemzik őket, hogy megértsék a közúti jelzéseket, és felismerjenek más járműveket, gyalogosokat, tárgyakat és egyéb szélsőséges helyzeteket.
Tehát mi az első lépés egy csúcskategóriás, hatékony és megbízható fejlesztéshez ML modelleken kiképzett számítógépes látási megoldás?
Szakértő adatgyűjtési és annotációs szakértőket keresünk, akik a legmagasabb minőséget tudják nyújtani AI képzési adatok számítógépes látáshoz szakértő human-in-the-loop annotátorokkal a pontosság érdekében.
A nagy, változatos, kiváló minőségű adatkészlettel a következő nagy számítógépes látásmegoldás betanítására, hangolására, tervezésére és bevezetésére összpontosíthat. Ideális esetben adatszolgáltató partnere a Shaip, az iparág vezető szereplője a valós AI-alkalmazások fejlesztéséhez szükséges, teljes körűen tesztelt számítógépes látási szolgáltatások nyújtásában.
[Olvassa el még: AI Training Data Starter Guide: definíció, példa, adatkészletek]
