Görüntü işleme tabanlı uygulamaları devreye almanın ilk adımı, bir veri toplama stratejisi geliştirmektir. Doğru, dinamik ve oldukça büyük miktarlardaki verilerin, etiketleme gibi sonraki adımlardan önce bir araya getirilmesi gerekir. resim notu, üstlenilebilir. Veri toplama, bilgisayarlı görü uygulamalarının sonucunda kritik bir rol oynamasına rağmen, genellikle göz ardı edilir.
The bilgisayarla görme veri toplama karmaşık ve dinamik bir dünyada doğru bir şekilde çalışabilecek şekilde olmalıdır. Değişen doğal dünyayı doğru şekilde taklit eden veriler, makine öğrenimi sistemlerini eğitmek için kullanılmalıdır.
Bir veri kümesinde olması gereken nitelikleri öğrenmeden ve veri kümesi oluşturmanın kanıtlanmış yöntemlerini keşfetmeden önce, veri toplamanın iki baskın unsurunun neden ve ne zaman olduğunu ele alalım.
"Neden" ile başlayalım.
CV uygulamaları geliştirmek için kaliteli veri toplama neden önemlidir?
Yakın zamanda yayınlanan bir rapora göre, veri toplama bilgisayarlı görü şirketleri için önemli bir engel haline gelmiştir. Yeterli veri eksikliği (%44) ve yetersiz veri kapsamı (%47), veriyle ilgili komplikasyonların başlıca nedenlerinden bazılarıydı. Dahası, %57 Yanıtlayanların oranı, veri kümesi daha uç vakalar içeriyorsa makine öğrenimi eğitimi gecikmelerinden bazılarının hafifletilebileceğini düşündü.
Veri toplama, makine öğrenimi ve CV tabanlı araçların geliştirilmesinde kritik bir adımdır. Yinelenen kalıpları belirlemek için analiz edilen geçmiş olayların bir koleksiyonudur. Bu kalıpları kullanarak, makine öğrenimi sistemleri yüksek doğrulukta tahmine dayalı modeller geliştirmek için eğitilebilir.
Tahmine dayalı CV modelleri, onları eğittiğiniz veriler kadar iyidir. Yüksek performanslı bir CV uygulaması veya aracı için algoritmayı hatasız, çeşitli, ilgili, yüksek kaliteli görüntüler.
Veri Toplama Neden Kritik ve Zorlu Bir Görev?
Bilgisayarlı görü uygulamaları geliştirmek için büyük miktarlarda değerli ve kaliteli veri toplamak, hem büyük hem de küçük işletmeler için zorluk teşkil edebilir.
Peki şirketler genel olarak ne yapar? için girerler bilgi işlem vizyonu veri kaynağı.
Açık kaynaklı veri kümeleri acil ihtiyaçlarınızı karşılayabilirken aynı zamanda yanlışlıklar, yasal sorunlar ve önyargılarla dolu olabilir. Veri setinin yararlı veya uygun olacağının garantisi yoktur. bilgisayarla görme projeleri. Açık kaynak veri kümelerini kullanmanın bazı dezavantajları şunlardır:
- Veri kümesindeki görüntü ve video kalitesi, verileri kullanılamaz hale getirir.
- Veri kümesi çeşitlilikten yoksun olabilir
- Veri kümesi doldurulabilir, ancak doğru etiketleme ve açıklama eksik olabilir, bu da modellerin düşük performans göstermesine neden olur.
- Veri kümesinin göz ardı edebileceği yasal zorunluluklar olabilir.
Burada, sorumuzun ikinci kısmını cevaplıyoruz - 'ne zaman
Ismarlama veri oluşturma ne zaman doğru strateji haline gelir?
Kullandığınız veri toplama yöntemleri istenilen sonuçları vermediğinde, a özel veri toplama teknik. Özel veya ısmarlama veri kümeleri, tam olarak yapay zeka eğitimi için özelleştirildiğinden, bilgisayarlı görü modelinizin tam olarak üzerinde çalıştığı kullanım senaryosundan yapılır.
Ismarlama veri oluşturma ile önyargıyı ortadan kaldırmak ve veri setlerine dinamizm, kalite ve yoğunluk eklemek mümkündür. Ayrıca, gerçek dünyanın karmaşıklığına ve öngörülemezliğine başarılı bir şekilde hitap eden bir model oluşturmanıza olanak sağlayacak uç durumları da hesaba katabilirsiniz.
Özel Veri Toplamanın Temelleri
Artık veri toplama ihtiyaçlarınıza yönelik çözümün özel veri kümeleri oluşturmak olabileceğini biliyoruz. Yine de, şirket içinde büyük miktarlarda resim ve video toplamak çoğu işletme için büyük bir zorluk olabilir. Bir sonraki çözüm, veri oluşturma işini birinci sınıf veri toplama satıcılarına yaptırmak olacaktır.
- Uzmanlık: Bir veri toplama uzmanı, proje gereksinimleriyle uyumlu görüntüler ve videolar oluşturmak için özel araçlara, tekniklere ve donanıma sahiptir.
- Deneyim: Veri oluşturma ve açıklama hizmetleri uzmanları projenin ihtiyaçları ile uyumlu veri toplayabilmelidir.
- simülasyonlar: Veri toplama, yakalanacak olayların sıklığına bağlı olduğundan, nadiren veya son durum senaryolarında meydana gelen olayları hedeflemek zorlaşır.
Bunu hafifletmek için deneyimli şirketler eğitim senaryolarını simüle eder veya yapay olarak oluşturur. Gerçekçi bir şekilde simüle edilen bu görüntüler, bulunması zor ortamlar oluşturarak veri kümesini artırmaya yardımcı olur. - Uyum: Veri kümesi toplama işlemi güvenilir satıcılara yaptırıldığında, yasal uyumluluk ve en iyi uygulamalara uyulmasını sağlamak daha kolaydır.
Eğitim veri kümelerinin kalitesini değerlendirme
İdeal bir veri setinin temellerini oluşturmuşken şimdi de veri setlerinin niteliklerini değerlendirme konusuna geçelim.
Veri Yeterliliği: Veri kümenizin sahip olduğu etiketli örnek sayısı ne kadar fazlaysa, model o kadar iyi olur.
Projeniz için ihtiyaç duyabileceğiniz veri miktarının kesin bir cevabı yoktur. Ancak veri miktarı, modelinizde bulunan türe ve özelliklere bağlıdır. Veri toplama sürecini yavaşça başlatın ve modelin karmaşıklığına bağlı olarak miktarı artırın.
Veri Değişkenliği: Veri setinin kalitesini belirlerken niceliğe ek olarak, veri değişkenliği de dikkate alınmalıdır. Birkaç değişkene sahip olmak, veri dengesizliğini ortadan kaldıracak ve algoritmaya değer katmaya yardımcı olacaktır.
Veri Çeşitliliği: Derin öğrenme modeli, veri çeşitliliği ve dinamizmi üzerinde gelişir. Modelin önyargılı veya tutarsız olmadığından emin olmak için senaryoları gereğinden fazla veya az temsil etmekten kaçının.
Örneğin, bir modelin araba görüntülerini tanımlamak için eğitildiğini ve modelin yalnızca gün ışığında çekilen araba görüntüleriyle eğitildiğini varsayalım. Bu durumda, gece maruz kaldığında yanlış tahminler verecektir.
Veri Güvenilirliği: Güvenilirlik ve doğruluk, manuel kullanımdan kaynaklanan insan hataları gibi birkaç faktöre bağlıdır. veri etiketleme, verilerin tekrarı ve yanlış veri etiketleme nitelikleri.
Görüntü İşleme Kullanım Örnekleri
Bilgisayarla görmenin temel kavramları, günlük uygulamaları ve gelişmiş ürünleri sunmak için makine öğrenimi ile entegre edilmiştir. En yaygın olanlardan bazıları bilgisayar görüşü uygulamaları vardır
Yüz tanıma: Yüz tanıma uygulamaları, bilgisayarla görmenin çok yaygın bir örneğidir. Sosyal medya uygulamalarının kullanımı yüz tanıma fotoğraflarda kullanıcıları tanımlamak ve etiketlemek için. CV algoritması, görüntülerdeki yüzü kendi yüz profili veri tabanıyla eşleştirir.
Tıbbi Görüntüleme: Tıbbi görüntüleme bilgisayar görüşü için veri tümörleri veya kanserli cilt lezyonlarını tespit etmek gibi kritik görevleri otomatikleştirerek sağlık hizmeti sunumunda önemli bir rol oynar.
Perakende ve e-Ticaret Sektörü: E-Ticaret endüstrisi de bilgisayarla görme teknolojisini faydalı buluyor. Giyim eşyalarını tanımlayan ve kolayca sınıflandıran bir algoritma kullanıyorlar. Bu, daha iyi bir kullanıcı deneyimi için arama ve önerileri iyileştirmeye yardımcı olur.
Otonom Arabalar: Bilgisayarlı görü, gelişmiş teknolojilerin yolunu açıyor özerk araçlar çevrelerini anlama yeteneklerini geliştirerek. CV yazılımı, farklı açılardan çekilen binlerce video ile beslenir. Yol işaretlerini anlamak ve diğer araçları, yayaları, nesneleri ve diğer son durum senaryolarını tespit etmek için işlenir ve analiz edilir.
Öyleyse, üst düzey, verimli ve güvenilir bir ürün geliştirmenin ilk adımı nedir? Makine öğrenimi modellerinde eğitilmiş bilgisayarla görme çözümü?
En yüksek kaliteyi sağlayabilecek uzman veri toplama ve açıklama uzmanları aranıyor Bilgisayar görüşü için AI eğitim verileri doğruluğundan emin olmak için uzman döngüdeki insan ek açıklamaları ile.
Büyük, çeşitli, yüksek kaliteli bir veri kümesiyle, bir sonraki büyük bilgisayar görü çözümünü eğitmeye, ayarlamaya, tasarlamaya ve dağıtmaya odaklanabilirsiniz. Ve ideal olarak, veri hizmeti ortağınız, gerçek dünyadaki yapay zeka uygulamalarını geliştirmek için uçtan uca test edilmiş bilgisayarla görme hizmetleri sağlamada endüstri lideri olan Shaip olmalıdır.
[Ayrıca Okuyun: AI Eğitim Verileri Başlangıç Kılavuzu: Tanım, Örnek, Veri Kümeleri]
