הצעד הראשון בפריסת יישומים מבוססי ראייה ממוחשבת הוא פיתוח אסטרטגיית איסוף נתונים. יש לאסוף נתונים מדויקים, דינמיים ובכמויות גדולות לפני שניתן יהיה לבצע צעדים נוספים, כגון תיוג וביאור תמונות . למרות שאיסוף נתונים ממלא תפקיד קריטי בתוצאות של יישומי ראייה ממוחשבת, לעתים קרובות הוא מתעלם.
איסוף נתוני ראייה ממוחשבת צריך להיות כזה שיוכל לפעול בצורה מדויקת בעולם מורכב ודינמי. יש להשתמש בנתונים המחקים במדויק את העולם הטבעי המשתנה כדי לאמן מערכות למידת מכונה.
לפני שנלמד על תכונות החובה במערך נתונים ונחקור את השיטות המוכחות של יצירת מערך נתונים, הבה נתייחס למה ומתי של שני מרכיבים בולטים באיסוף נתונים.
נתחיל ב"למה".
מדוע חשוב איסוף נתונים באיכות טובה לפיתוח יישומי קורות חיים?
על פי דו"ח שפורסם לאחרונה, איסוף נתונים הפך למכשול משמעותי עבור חברות ראייה ממוחשבת. חוסר בנתונים מספיקים (44%) וכיסוי נתונים לקוי (47%) היו חלק מהסיבות העיקריות לסיבוכים הקשורים לנתונים. יתר על כן, 57% מהנשאלים חשו כי ניתן היה להקל על חלק מעיכובי הכשרת הלמידה במכון למדעי המחשב אם מערך הנתונים הכיל יותר מקרי קצה.
איסוף נתונים הוא שלב קריטי בפיתוח כלים מבוססי ML וכלים מבוססי קורות חיים. זהו אוסף של אירועי עבר המנותחים כדי לזהות דפוסים חוזרים. באמצעות דפוסים אלה, ניתן לאמן את מערכות ה-ML לפתח מודלים חיזויים מדויקים ביותר.
מודלים של חיזוי קורות חיים טובים רק כמו הנתונים עליהם אתם מאמנים אותם. עבור יישום או כלי קורות חיים בעלי ביצועים גבוהים, עליכם לאמן את האלגוריתם על תמונות נטולות שגיאות, מגוונות, רלוונטיות ואיכותיות.
מדוע איסוף נתונים הוא משימה קריטית ומאתגרת?
איסוף כמויות גדולות של נתונים יקרי ערך ואיכות לפיתוח יישומי ראייה ממוחשבת יכול להוות אתגר לעסקים גדולים וקטנים כאחד.
אז מה חברות עושות בדרך כלל? הן עוסקות במימון מחשוב של נתוני ראייה.
בעוד שמערך נתונים בקוד פתוח עשוי לשרת את הצרכים המיידיים שלך, הוא עלול להיות גם מלא באי דיוקים, סוגיות משפטיות והטיה. אין ערובה לכך שמערך הנתונים יהיה שימושי או מתאים לפרויקטים של ראייה ממוחשבת . כמה חסרונות של שימוש במערך נתונים בקוד פתוח הם כדלקמן:
- איכות התמונה והווידאו במערך הנתונים הופכת את הנתונים ללא שמישים.
- יכול להיות שחסר גיוון במערך הנתונים
- ניתן לאכלס את מערך הנתונים אך חסר תיוג והערה מדויקים, וכתוצאה מכך מודלים בעלי ביצועים גרועים.
- יכולות להיות כפייתיות משפטיות שמערך הנתונים עלול להתעלם מהן.
כאן, אנו עונים על החלק השני של השאלה שלנו - ה'מתי
מתי יצירת נתונים בהתאמה אישית הופכת לאסטרטגיה הנכונה?
כאשר שיטות איסוף הנתונים בהן אתם משתמשים אינן מניבות את התוצאות הרצויות, עליכם לפנות לטכניקת איסוף נתונים מותאמת אישית . מערכי נתונים מותאמים אישית או בהתאמה אישית נוצרים בדיוק בהתאם לתרחיש השימוש בו מודל הראייה הממוחשבת שלכם משגשג, מכיוון שהם מותאמים בדיוק לאימון בינה מלאכותית.
עם יצירת נתונים בהתאמה אישית, ניתן לבטל הטיה ולהוסיף דינמיות, איכות וצפיפות למערכי הנתונים. יתרה מכך, אתה יכול גם לתת דין וחשבון למקרי קצה, שיאפשרו לך ליצור מודל שיענה בהצלחה על המורכבות והאי-חיזוי של העולם האמיתי.
היסודות של איסוף נתונים מותאמים אישית
כעת, אנו יודעים שהפתרון לצרכי איסוף הנתונים שלך יכול להיות יצירת מערכי נתונים מותאמים אישית. עם זאת, איסוף כמויות אדירות של תמונות וסרטונים בתוך הבית עשוי להיות אתגר גדול עבור רוב העסקים. הפתרון הבא יהיה מיקור חוץ של יצירת הנתונים לספקי איסוף נתונים מובחרים.
- מומחיות: למומחה לאיסוף נתונים יש את הכלים, הטכניקות והציוד המיוחדים ליצירת תמונות וסרטונים בהתאמה לדרישות הפרויקט.
- ניסיון: מומחי שירותי יצירת נתונים והערות צריך להיות מסוגל לאסוף נתונים בהתאם לצרכי הפרויקט.
- סימולציות: מכיוון שאיסוף הנתונים תלוי בתדירות האירועים שיש לתעד, מיקוד אירועים המתרחשים לעתים רחוקות או בתרחישי קצה הופך לאתגר.
כדי למתן זאת, חברות מנוסות מדמות או יוצרות באופן מלאכותי תרחישי הדרכה. התמונות המדומות בצורה מציאותית עוזרות להגדיל את מערך הנתונים על ידי בניית סביבות שקשה למצוא. - הענות: כאשר איסוף הנתונים מועבר במיקור חוץ לספקים אמינים, קל יותר להבטיח עמידה בציות לחוק ושיטות עבודה מומלצות.
הערכת איכות מערכי הנתונים של הדרכה
בעוד שקבענו את היסודות של מערך נתונים אידיאלי, בואו נדבר כעת על הערכת האיכויות של מערכי נתונים.
מספיקות נתונים: ככל שמספר המופעים המסומנים במערך הנתונים גדול יותר, כך המודל טוב יותר.
אין תשובה חד משמעית לכמות הנתונים שאתה עשוי להזדקק לפרויקט שלך. עם זאת, כמות הנתונים תלויה בסוג ובתכונות הקיימים בדגם שלך. התחל את תהליך איסוף הנתונים באיטיות, והגדל את הכמות בהתאם למורכבות המודל.
שונות נתונים: בנוסף לכמות, חשוב לקחת בחשבון גם שונות נתונים בעת קביעת איכות מערך הנתונים. שימוש במספר משתנים יבטל חוסר איזון בנתונים ויסייע בהוספת ערך לאלגוריתם.
גיוון נתונים: מודל למידה עמוקה משגשג על גיוון נתונים ודינמיות. כדי להבטיח שהמודל אינו מוטה או לא עקבי, יש להימנע מייצוג יתר או חסר של תרחישים.
לדוגמה, נניח שדגם מאומן לזהות תמונות של מכוניות, והדגם הוכשר רק על תמונות מכוניות שצולמו באור יום. במקרה כזה, הוא יניב תחזיות לא מדויקות כאשר ייחשף במהלך הלילה.
אמינות נתונים: אמינות ודיוק תלויים במספר גורמים, כגון טעויות אנוש עקב תיוג נתונים ידני , כפילות נתונים ותכונות תיוג נתונים לא מדויקות.
מקרי שימוש של ראיית מחשב
המושגים המרכזיים של ראייה ממוחשבת משולבים עם למידת מכונה כדי לספק יישומים יומיומיים ומוצרים מתקדמים. חלק מיישומי הראייה הממוחשבת הנפוצים ביותר הם
זיהוי פנים: יישומי זיהוי פנים הם דוגמה נפוצה מאוד לראייה ממוחשבת. יישומי מדיה חברתית משתמשים בזיהוי פנים כדי לזהות ולתייג משתמשים בתמונות. אלגוריתם ה-CV מתאים את הפנים בתמונות למסד הנתונים של פרופילי הפנים שלו.
הדמיה רפואית: נתוני הדמיה רפואית עבור ראייה ממוחשבת ממלאים תפקיד מרכזי במתן שירותי בריאות על ידי אוטומציה של משימות קריטיות כגון גילוי גידולים או נגעים סרטניים בעור.
תעשיית הקמעונאות והמסחר האלקטרוני: גם תעשיית המסחר האלקטרוני מוצאת טכנולוגיית ראייה ממוחשבת שימושית. הם משתמשים באלגוריתם שמזהה פריטי לבוש ומסווג אותם בקלות. זה עוזר לשפר את החיפוש וההמלצות לחוויית משתמש טובה יותר.
מכוניות אוטונומיות: ראייה ממוחשבת סוללת את הדרך לרכבים אוטונומיים מתקדמים על ידי שיפור יכולותיהם להבין את סביבתם. תוכנת ה-CV מוזנת באלפי צילומי וידאו מזוויות שונות. הם עוברים עיבוד וניתוח כדי להבין תמרורי דרכים ולזהות כלי רכב אחרים, הולכי רגל, חפצים ותרחישי קצה אחרים.
אז מהו הצעד הראשון בפיתוח פתרון ראייה ממוחשבת מתקדם, יעיל ואמין, המאומן על מודלים של למידה ממוחשבת?
מחפשים מומחים לאיסוף נתונים וביאורים שיכולים לספק נתוני אימון בינה מלאכותית באיכות הגבוהה ביותר עבור ראייה ממוחשבת, עם מומחים לביאורים מבוססי "אדם בלולאה" כדי להבטיח דיוק.
עם מערך נתונים גדול, מגוון ואיכותי, אתה יכול להתמקד בהדרכה, כוונון, עיצוב ופריסה של פתרון הראייה הממוחשבת הגדולה הבאה. ובאופן אידיאלי, שותף שירות הנתונים שלך צריך להיות Shaip, המוביל בתעשייה באספקת שירותי ראייה ממוחשבת שנבדקו מקצה לקצה לפיתוח יישומי AI בעולם האמיתי.
[קראו גם: מדריך למתחילים באימון בינה מלאכותית: הגדרה, דוגמה, מערכי נתונים ]
