رؤية الكمبيوتر (CV) هو مجموعة فرعية متخصصة من الذكاء الاصطناعي تعمل على سد الفجوة بين الخيال العلمي والواقع. كانت الروايات والأفلام والدراما الصوتية من القرن الماضي تحتوي على قصص آسرة عن الآلات التي ترى بيئاتها كما يفعل البشر وتتفاعل معهم. ولكن اليوم، أصبح كل هذا حقيقة بفضل نماذج السيرة الذاتية.
سواء كانت مهمة بسيطة مثل فتح هاتفك الذكي من خلال التعرف على الوجه أو حالة استخدام معقدة لتشخيص الآلات في بيئات الصناعة 4.0، رؤية الكمبيوتر تغير قواعد اللعبة من حيث إعادة معايرة منهجيات التشغيل التقليدية. فهي تمهد الطريق للموثوقية وحل النزاعات بسرعة وإعداد التقارير التفصيلية عبر حالات الاستخدام الخاصة بها.
ومع ذلك، فإن مدى دقة نتائج نموذج CV يعتمد على جودة بيانات التدريب الخاصة به. دعونا نتناول هذا بمزيد من التفصيل.
جودة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي تتناسب بشكل مباشر مع مخرجات نماذج السيرة الذاتية
At شيبلقد أكدنا مراراً وتكراراً على أهمية وضرورة مجموعات البيانات عالية الجودة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. وعندما يتعلق الأمر بالتطبيقات المتخصصة التي تتضمن الرؤية الحاسوبية، وخاصة البشر، يصبح الأمر أكثر أهمية.
يعد التنوع في مجموعات البيانات أمرًا ضروريًا لضمان عمل نماذج الرؤية الحاسوبية بنفس الطريقة على مستوى العالم وعدم إظهار التحيز أو النتائج غير العادلة لأعراق أو أجناس أو مناطق جغرافية معينة أو عوامل أخرى بسبب نقص مجموعات البيانات المتاحة للتدريب.
لمزيد من التفصيل حول أهمية التنوع لدى البشر في التدريب نماذج السيرة الذاتية، وهنا بعض الأسباب المقنعة.
- لمنع التحيز التاريخي وتحسين العدالة في معالجة البشر دون أي تمييز أو تحيز
- لضمان الأداء القوي للنماذج لضمان عمل رؤية الكمبيوتر بشكل جيد حتى بالنسبة للصور ذات الإضاءة الخافتة والتباين الضعيف وتعبيرات الوجه المختلفة والمزيد
- لتعزيز الأداء الشامل للنموذج للأشخاص الذين لديهم خيارات مختلفة في نمط الحياة والمظهر
- لتجنب الضرر القانوني أو السمعي الناتج عن عواقب مثل التعريف الخاطئ
- لتحسين المسؤولية في عملية اتخاذ القرار المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والمزيد
كيفية تحقيق التنوع في الحصول على الوجوه البشرية لنماذج الرؤية الحاسوبية
التحيز في بيانات التدريب غالبًا ما يحدث ذلك بسبب عوامل فطرية أو بسبب عدم توفر البيانات التمثيلية من مختلف المناطق الجغرافية والأعراق والانتماءات العرقية. ومع ذلك، هناك استراتيجيات مثبتة للتخفيف من التحيز وضمان العدالة في مجموعات بيانات تدريب الذكاء الاصطناعيدعونا نلقي نظرة على الطرق المؤكدة لتحقيق ذلك.
جمع البيانات المخطط لها
كل ما رؤية الكمبيوتر يحتوي النموذج على مشكلة تم تصميمه لحلها أو غرض تم تصميمه لخدمته. سيمنحك تحديد هذا رؤى حول من هم الجمهور المستهدف النهائي. عندما تصنفهم إلى شخصيات مختلفة، سيكون لديك ورقة غش من المؤشرات لفهم استراتيجيات جمع البيانات.
بمجرد تحديدك، يمكنك أن تقرر ما إذا كان بإمكانك تفضيل قواعد البيانات العامة أو الاستعانة بخبراء مثل Shaip، الذين سيعملون على الحصول على بيانات عالية الجودة بطريقة أخلاقية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي لمتطلباتك.
الاستفادة من أنواع مختلفة من تقنيات التوريد
يمكن تحقيق التنوع البشري في مجموعات البيانات بشكل أكبر من خلال الاستفادة من الأنواع المختلفة من منهجيات الحصول على البيانات. سنجعل هذا النهج أبسط بالنسبة لك من خلال سردها:
مجموعات بيانات الصورة الفردية
حيث يتم تجميع صورة أمامية لشخص ما وتوضيحها من حيث التركيبة السكانية والعمر والعرق والتعبير وغير ذلك
مجموعات بيانات متعددة الصور
تتضمن صورًا متعددة للملف الشخصي لنفس الفرد من زوايا وعواطف مختلفة. هذه مجموعة بيانات أكثر شمولاً تحتوي على عدد لا يحصى من نقاط التعريف، مما يسمح لك باستخدامها في حالات استخدام متنوعة.
مجموعات بيانات الفيديو
تتميز هذه الخدمة بمقاطع فيديو لأفراد يقومون بأداء أفعال معينة. وهي مثالية للاستخدام في تطبيقات الرعاية الصحية، حيث يمكن لوحدات الصحة المتنقلة المساعدة في اكتشاف المرضى وتوجيههم إلى خبراء الرعاية الصحية المناسبين أو تقديم اقتراحات أولية.
زيادة البيانات
بالنسبة للصناعات المتخصصة، حيث يمثل الحصول على مجموعات بيانات بشرية متنوعة بشكل مسؤول تحديًا شاقًا، فإن زيادة البيانات هي الحل البديل المثالي. من خلال تقنيات مثل توليد البيانات الاصطناعية، يمكن إنشاء صور بشرية جديدة ومتنوعة باستخدام مجموعات البيانات الموجودة كمراجع. وبينما يتضمن هذا تعليمات محددة ومحكمة لتدريب النماذج، فهي استراتيجية جيدة لزيادة حجم بيانات التدريب الخاصة بك.
تنظيم البيانات
في حين أن الحصول على صور عالية الجودة يعد أحد الجوانب، فإن تحسين البيانات الحالية يمكن أن يؤثر بشكل إيجابي على النتائج وتحسين تدريب النموذج. ويمكن القيام بذلك من خلال تقنيات بسيطة مثل:
- إجراءات صارمة لمراقبة الجودة بما في ذلك تصفية الصور ذات الجودة المنخفضة والبيانات التي يصعب تصنيفها وما شابه ذلك
- استراتيجيات التعليق المحكمة لإبراز أكبر قدر ممكن من المعلومات في الصورة
- إشراك المتخصصين والبشر في العملية لضمان الدقة في جودة البيانات والمزيد
الطريق إلى الأمام
تنوع البيانات إن الذكاء الاصطناعي هو نهج مثبت لتحسين نماذج الرؤية الحاسوبية. وفي حين يمكن الحصول على الصور غير البشرية بطرق مختلفة، فإن مجموعات البيانات الخاصة بالبشر تتطلب جانبًا بالغ الأهمية يسمى الموافقة. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والمسؤول أيضًا.
ولهذا السبب نوصي بترك الخطوات الصعبة المتمثلة في ضمان التنوع البشري في مجموعات البيانات بفضل خبرتنا الممتدة لعقود في هذا المجال، فإن مصادرنا متنوعة، وتقنياتنا بارعة، ومعرفتنا بالمجال متعمقة.
ابق على تواصل معنا اليوم لمعرفة كيف يمكننا استكمال رؤية الكمبيوتر الأهداف ومتطلبات التدريب.
