Bilgisayar görüşüne dayalı uygulamaların devreye alınmasındaki ilk adım, veri toplama stratejisi geliştirmektir. Etiketleme ve görüntü açıklaması gibi sonraki adımlara geçmeden önce, doğru, dinamik ve büyük miktarlarda veri toplanması gerekir. Veri toplama, bilgisayar görüşü uygulamalarının sonucunda kritik bir rol oynamasına rağmen, genellikle göz ardı edilir.
Bilgisayar görüşü veri toplama yöntemi, karmaşık ve dinamik bir dünyada doğru şekilde çalışabilecek nitelikte olmalıdır. Değişen doğal dünyayı doğru bir 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, bilgisayar görüşü şirketleri için önemli bir engel haline geldi. Yeterli verinin olmaması (%44) ve düşük veri kapsamı (%47), veriyle ilgili sorunların başlıca nedenlerinden bazılarıydı. Dahası, katılımcıların %57'si, veri kümesinde daha fazla uç durum olsaydı, makine öğrenimi eğitimindeki gecikmelerin bir kısmının 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 bilgisayar görüşü modelleri, ancak eğitildikleri veriler kadar iyidir. Yüksek performanslı bir bilgisayar görüşü uygulaması veya aracı için, algoritmayı hatasız, çeşitli, ilgili ve yüksek kaliteli görüntüler üzerinde eğitmeniz gerekir.
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 genellikle ne yapıyor? Bilgisayar destekli görüntü işleme verisi kaynaklama yöntemine başvuruyorlar.
Açık kaynaklı veri kümeleri acil ihtiyaçlarınızı karşılayabilirken, aynı zamanda yanlışlıklar, yasal sorunlar ve önyargılarla dolu olabilirler. Veri kümesinin bilgisayar görüşü projeleri için kullanışlı veya uygun olacağının garantisi yoktur . Açık kaynaklı 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 istenen sonuçları vermediğinde, özel bir veri toplama tekniğine başvurmanız gerekir. Özel veya ısmarlama veri kümeleri, yapay zeka eğitimi için tam olarak özelleştirildiğinden, bilgisayar görüşü modelinizin en iyi şekilde çalıştığı kullanım durumuna göre oluşturulur.
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 kümenizdeki etiketlenmiş 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 kümesinin kalitesini belirlerken, niceliğin yanı sıra veri değişkenliğini de dikkate almak önemlidir. Birden fazla değişkenin olması, veri dengesizliğini ortadan kaldıracak ve algoritmaya değer katmaya yardımcı olacaktır.
Veri Çeşitliliği: Derin öğrenme modelleri, veri çeşitliliği ve dinamizmiyle gelişir. Modelin önyargılı veya tutarsız olmamasını sağlamak için, aşırı veya eksik temsil içeren senaryolardan 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 veri etiketlemesinden kaynaklanan insan hataları , veri tekrarı ve hatalı veri etiketleme özellikleri gibi çeşitli faktörlere bağlıdır .
Görüntü İşleme Kullanım Örnekleri
Bilgisayarla görme biliminin temel kavramları, günlük uygulamalar ve gelişmiş ürünler sunmak için makine öğrenimiyle entegre edilmiştir. En yaygın bilgisayarla görme uygulamalarından bazıları şunlardır:
Yüz Tanıma: Yüz tanıma uygulamaları, bilgisayar görüşünün çok yaygın bir örneğidir. Sosyal medya uygulamaları, fotoğraflardaki kullanıcıları tanımlamak ve etiketlemek için yüz tanımayı kullanır . Bilgisayar görüşü algoritması, görüntülerdeki yüzü yüz profili veritabanıyla eşleştirir.
Tıbbi Görüntüleme: Bilgisayar görüşü için tıbbi görüntüleme verileri , tümörleri veya kanserli cilt lezyonlarını tespit etmek gibi kritik görevleri otomatikleştirerek sağlık hizmeti sunumunda büyük rol oynamaktadır.
Perakende ve E-Ticaret Sektörü: E-ticaret sektörü de bilgisayar görüş teknolojisini faydalı buluyor. Giysileri tanımlayan ve kolayca sınıflandıran bir algoritma kullanıyorlar. Bu, daha iyi bir kullanıcı deneyimi için arama ve önerileri iyileştirmeye yardımcı oluyor.
Otonom Araçlar: Bilgisayar görüşü, otonom araçların çevrelerini anlama yeteneklerini artırarak, gelişmiş otonom araçların önünü açıyor . Bilgisayar görüşü yazılımına farklı açılardan binlerce video görüntüsü yükleniyor. Bu görüntüler işlenip analiz edilerek yol işaretleri anlaşılıyor ve diğer araçlar, yayalar, nesneler ve diğer uç durum senaryoları tespit ediliyor.
Peki, makine öğrenimi modelleri üzerinde eğitilmiş, yüksek performanslı, verimli ve güvenilir bir bilgisayar görüşü çözümü geliştirmenin ilk adımı nedir?
Bilgisayarlı görme için en yüksek kalitede yapay zeka eğitim verileri sağlayabilecek, uzman insan desteğiyle doğruluktan emin olabilecek veri toplama ve etiketleme konusunda uzman kişiler arıyoruz.
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: Yapay Zeka Eğitim Verilerine Başlangıç Kılavuzu: Tanım, Örnek, Veri Kümeleri ]
