איסוף נתונים עבור ראייה ממוחשבת

בחינת מתי, למה ואיך של איסוף נתונים עבור ראייה ממוחשבת

הצעד הראשון בפריסת יישומים מבוססי ראייה ממוחשבת הוא פיתוח אסטרטגיית איסוף נתונים. יש להרכיב נתונים מדויקים, דינמיים ובכמויות נכבדות לפני שלבים נוספים, כגון תיוג הערת תמונה, ניתן לבצע. למרות שאיסוף נתונים ממלא תפקיד קריטי בתוצאות של יישומי ראייה ממוחשבת, לעתים קרובות מתעלמים ממנו.

אל האני איסוף נתונים ראיית מחשב צריך להיות כזה שהוא מסוגל לפעול בצורה מדויקת בעולם מורכב ודינמי. יש להשתמש בנתונים המחקים במדויק את עולם הטבע המשתנה כדי לאמן מערכות ML.

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 מספקים (44%) וכיסוי נתונים גרוע (47%) היו חלק מהסיבות העיקריות לסיבוכים הקשורים לנתונים. יתר על כך, 57% מהמשיבים סברו שניתן היה להקל על חלק מהעיכובים באימון ML 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 קורות חיים חזויים טובים רק כמו הנתונים שאתה מאמן אותם עליהם. עבור יישום או כלי קורות חיים בעלי ביצועים גבוהים, אתה צריך לאמן את האלגוריתם ללא שגיאות, מגוון, רלוונטי, תמונות באיכות גבוהה

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 עושות חברות בדרך כלל? הם נכנסים בשביל מיקור נתונים של חזון מחשוב.

אמנם מערכי נתונים של קוד פתוח עשויים לשרת את הצרכים המיידיים שלך, אבל הם יכולים גם להיות מלאים באי דיוקים, בעיות משפטיות והטיות. אין ערובה שמערך הנתונים יהיה שימושי או מתאים עבורו פרויקטים 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 שאתה נוקט אינן מניבות את התוצאות הרצויות, עליך לפנות a איסוף נתונים מותאם אישית טֶכנִיקָה. מערכי נתונים מותאמים אישית או מותאמים אישית עשויים לפי מקרה השימוש המדויק שמודל הראייה הממוחשבת שלך 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.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

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.

יסודות איסוף נתונים מותאם אישית

  • 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.

מספיק נתונים: ככל שמספר המופעים המסומנים גדול יותר במערך הנתונים שלך, 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 של נתונים בעת קביעת איכות מערך הנתונים. קיום מספר משתנים ישלול חוסר איזון בנתונים ויסייע בהוספת ערך לאלגוריתם.

מגוון נתונים: מודל למידה עמוקה משגשג על גיוון נתונים ודינמיות. כדי להבטיח שהמודל לא יהיה מוטה או לא עקבי, הימנע מתרחישים של ייצוג יתר או חסר.

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: מהימנות ודיוק תלויים במספר גורמים, כגון טעויות אנוש עקב ידניות תיוג נתונים, שכפול נתונים ותכונות תיוג נתונים לא מדויקות.

מקרי שימוש של ראיית מחשב

שימוש במקרים של ראיית מחשב

מושגי הליבה של ראייה ממוחשבת משולבים עם למידת מכונה כדי לספק יישומים יומיומיים ומוצרים מתקדמים. חלק מהנפוצים ביותר יישומי ראיית מחשב יש לו

זיהוי פנים: יישומי זיהוי פנים הם דוגמה נפוצה מאוד לראייה ממוחשבת. שימוש ביישומי מדיה חברתית זיהוי פנים לזהות ולתייג משתמשים בתמונות. אלגוריתם ה-CV מתאים את הפנים בתמונות למאגר פרופילי הפנים שלו.

הדמיה רפואית: הדמיה רפואית נתונים לראייה ממוחשבת ממלא תפקיד מרכזי באספקת שירותי בריאות על ידי אוטומציה של משימות קריטיות כמו זיהוי גידולים או נגעי עור סרטניים.

תעשייה קמעונאית: גם תעשיית המסחר האלקטרוני מוצאת שימוש בטכנולוגיית ראייה ממוחשבת. 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 למתקדמים כלי רכב אוטונומיים על ידי שיפור היכולות שלהם להבין את הסביבה שלהם. תוכנת קורות החיים מוזנת באלפי צילום וידאו מזוויות שונות. הם מעובדים ומנתחים כדי להבין את תמרורי הדרך ולזהות כלי רכב אחרים, הולכי רגל, חפצים ותרחישי קצה אחרים.

אז מה הצעד הראשון בפיתוח פתרון ראייה ממוחשבת ברמה גבוהה, יעיל ואמין שהוכשר על דגמי ML?

מחפש מומחי איסוף נתונים והערות מומחים שיכולים לספק את האיכות הגבוהה ביותר נתוני אימון בינה מלאכותית לראייה ממוחשבת עם כותבים מומחים ב-Human-in-the-loop 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 במתן בדיקות מקצה לקצה שירותי ראייה ממוחשבת לפיתוח יישומי AI בעולם האמיתי.

שתף חברתי