تتمثل الخطوة الأولى في نشر التطبيقات القائمة على رؤية الكمبيوتر في تطوير إستراتيجية جمع البيانات. يجب تجميع البيانات الدقيقة والديناميكية وبكميات كبيرة قبل خطوات أخرى ، مثل وضع العلامات و شرح الصورة يمكن القيام به. على الرغم من أن جمع البيانات يلعب دورًا مهمًا في نتائج تطبيقات الرؤية الحاسوبية ، إلا أنه غالبًا ما يتم تجاهله.
• جمع بيانات رؤية الكمبيوتر يجب أن تكون قادرة على العمل بدقة في عالم معقد وديناميكي. يجب استخدام البيانات التي تحاكي بدقة العالم الطبيعي المتغير لتدريب أنظمة تعلم الآلة.
قبل أن نتعرف على الصفات التي يجب توفرها في مجموعة البيانات ونستكشف الطرق التي أثبتت جدواها في إنشاء مجموعة البيانات ، دعنا نتناول سبب وموعد وجود عنصرين سائدين في جمع البيانات.
لنبدأ بـ "لماذا".
لماذا يعتبر جمع البيانات ذات الجودة العالية مهمًا لتطوير تطبيقات السيرة الذاتية؟
وفقا لتقرير نشر مؤخرا ، جمع البيانات عائقًا كبيرًا أمام شركات رؤية الكمبيوتر. كان نقص البيانات الكافية (44٪) وسوء تغطية البيانات (47٪) من الأسباب الرئيسية للمضاعفات المتعلقة بالبيانات. علاوة على ذلك، 57% من المستجيبين شعروا أنه كان من الممكن التخفيف من بعض التأخيرات في تدريب تعلم الآلة إذا احتوت مجموعة البيانات على المزيد من الحالات المتطورة.
يعد جمع البيانات خطوة حاسمة في تطوير أدوات تعلم الآلة والأدوات القائمة على السيرة الذاتية. إنها مجموعة من الأحداث الماضية التي تم تحليلها لتحديد الأنماط المتكررة. باستخدام هذه الأنماط ، يمكن تدريب أنظمة ML على تطوير نماذج تنبؤية عالية الدقة.
تعد نماذج السيرة الذاتية التنبؤية جيدة بقدر جودة البيانات التي تدربهم عليها. للحصول على تطبيق أو أداة سيرة ذاتية عالية الأداء ، تحتاج إلى تدريب الخوارزمية على خالية من الأخطاء ، ومتنوعة ، وذات صلة ، صور عالية الجودة.
لماذا يعتبر جمع البيانات مهمة حرجة وصعبة؟
يمكن أن يشكل جمع كميات كبيرة من البيانات القيمة والجودة لتطوير تطبيقات الرؤية الحاسوبية تحديًا لكل من الشركات الكبيرة والصغيرة.
إذن ، ماذا تفعل الشركات بشكل عام؟ يذهبون ل الحصول على بيانات رؤية الحوسبة.
على الرغم من أن مجموعات البيانات مفتوحة المصدر قد تخدم احتياجاتك الفورية ، إلا أنها قد تكون مليئة بعدم الدقة والمسائل القانونية والتحيز. ليس هناك ما يضمن أن مجموعة البيانات ستكون مفيدة أو مناسبة مشاريع الرؤية الحاسوبية. فيما يلي بعض عيوب استخدام مجموعات البيانات مفتوحة المصدر:
- جودة الصورة والفيديو في مجموعة البيانات تجعل البيانات غير قابلة للاستخدام.
- قد تفتقر مجموعة البيانات إلى التنوع
- يمكن ملء مجموعة البيانات ولكنها تفتقر إلى التسميات الدقيقة والتعليقات التوضيحية ، مما يؤدي إلى ضعف أداء النماذج.
- قد يكون هناك إجبار قانوني يمكن لمجموعة البيانات تجاهله.
هنا ، نجيب على الجزء الثاني من سؤالنا - متى
متى يصبح إنشاء البيانات حسب الطلب هو الإستراتيجية الصحيحة؟
عندما لا تؤدي طرق جمع البيانات التي تستخدمها إلى النتائج المرجوة ، فأنت بحاجة إلى اللجوء إليها a جمع البيانات المخصصة تقنية. يتم إنشاء مجموعات البيانات المخصصة أو المخصصة لحالة الاستخدام الدقيق لنموذج رؤية الكمبيوتر الخاص بك نظرًا لأنها مخصصة بدقة لتدريب الذكاء الاصطناعي.
من خلال إنشاء البيانات حسب الطلب ، من الممكن القضاء على التحيز وإضافة الديناميكية والجودة والكثافة إلى مجموعات البيانات. علاوة على ذلك ، يمكنك أيضًا حساب حالات الحافة ، والتي ستتيح لك إنشاء نموذج يلبي بنجاح التعقيدات وعدم القدرة على التنبؤ في العالم الحقيقي.
أساسيات جمع البيانات المخصصة
الآن ، نحن نعلم أن الحل لاحتياجات جمع البيانات الخاصة بك يمكن أن يكون إنشاء مجموعات بيانات مخصصة. ومع ذلك ، فإن جمع كميات هائلة من الصور ومقاطع الفيديو داخل الشركة قد يمثل تحديًا كبيرًا لمعظم الشركات. سيكون الحل التالي هو الاستعانة بمصادر خارجية لإنشاء البيانات لبائعي جمع البيانات المتميزين.
- الخبرات: يمتلك خبير جمع البيانات الأدوات والتقنيات والمعدات المتخصصة لإنشاء صور ومقاطع فيديو تتماشى مع متطلبات المشروع.
- تجربة: خبراء خدمات إنشاء البيانات والتعليقات التوضيحية يجب أن تكون قادرة على جمع البيانات المتوافقة مع احتياجات المشروع.
- المحاكاة: نظرًا لأن جمع البيانات يعتمد على تواتر الأحداث التي سيتم التقاطها ، فإن استهداف الأحداث التي تحدث بشكل غير متكرر أو في سيناريوهات الحالة المتطورة يصبح تحديًا.
للتخفيف من ذلك ، تقوم الشركات ذات الخبرة بمحاكاة أو إنشاء سيناريوهات التدريب بشكل مصطنع. تساعد هذه الصور المحاكاة الواقعية في زيادة مجموعة البيانات من خلال إنشاء بيئات يصعب العثور عليها. - التوافق: عندما يتم الاستعانة بمصادر خارجية لجمع مجموعة البيانات لبائعين موثوقين ، يكون من الأسهل ضمان الالتزام بالامتثال القانوني وأفضل الممارسات.
تقييم جودة مجموعات البيانات التدريبية
بينما أنشأنا أساسيات مجموعة البيانات المثالية ، فلنتحدث الآن عن تقييم صفات مجموعات البيانات.
الإكتفاء البياني: كلما زاد عدد المثيلات المصنفة في مجموعة البيانات الخاصة بك ، كان النموذج أفضل.
لا توجد إجابة محددة لكمية البيانات التي قد تحتاجها لمشروعك. ومع ذلك ، تعتمد كمية البيانات على النوع والميزات الموجودة في النموذج الخاص بك. ابدأ عملية جمع البيانات ببطء ، وقم بزيادة الكمية اعتمادًا على مدى تعقيد النموذج.
تقلب البيانات: بالإضافة إلى الكمية ، من المهم أيضًا مراعاة تباين البيانات عند تحديد جودة مجموعة البيانات. سيؤدي وجود العديد من المتغيرات إلى إبطال عدم توازن البيانات والمساعدة في إضافة قيمة إلى الخوارزمية.
تنوع البيانات: نموذج التعلم العميق يزدهر على تنوع البيانات وديناميكيتها. للتأكد من أن النموذج ليس متحيزًا أو غير متسق ، تجنب السيناريوهات المبالغة أو الناقصة في التمثيل.
على سبيل المثال ، لنفترض أن أحد النماذج يتم تدريبه على تحديد صور السيارات ، وأن النموذج قد تم تدريبه فقط على صور السيارة التي تم التقاطها أثناء النهار. في هذه الحالة ، ستؤدي إلى تنبؤات غير دقيقة عند تعرضها أثناء الليل.
موثوقية البيانات: تعتمد الموثوقية والدقة على عدة عوامل ، مثل الأخطاء البشرية بسبب الدليل تسمية البياناتوتكرار البيانات وسمات تسمية البيانات غير الدقيقة.
حالات استخدام الرؤية الحاسوبية
تتكامل المفاهيم الأساسية لرؤية الكمبيوتر مع التعلم الآلي لتقديم التطبيقات اليومية والمنتجات المتقدمة. بعض من الأكثر شيوعا تطبيقات الرؤية الحاسوبية .
التعرف على الوجه: تطبيقات التعرف على الوجه هي مثال شائع جدًا على رؤية الكمبيوتر. تستخدم تطبيقات الوسائط الاجتماعية التعرف على الوجه للتعرف على المستخدمين في الصور ووسمهم. تقوم خوارزمية السيرة الذاتية بمطابقة الوجه في الصور بقاعدة بيانات ملفات تعريف الوجه.
التصوير الطبي: التصوير الطبي بيانات لرؤية الكمبيوتر يلعب دورًا رئيسيًا في تقديم الرعاية الصحية من خلال أتمتة المهام الحرجة مثل اكتشاف الأورام أو الآفات الجلدية السرطانية.
صناعة البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية: تجد صناعة التجارة الإلكترونية أيضًا تقنية رؤية الكمبيوتر مفيدة. يستخدمون خوارزمية تحدد عناصر الملابس وتصنفها بسهولة. يساعد هذا في تحسين البحث والتوصيات لتجربة مستخدم أفضل.
السيارات المستقلة: الرؤية الحاسوبية تمهد الطريق للمتقدمين المركبات المستقلة من خلال تعزيز قدراتهم على فهم بيئتهم. يتم تغذية برنامج السيرة الذاتية بآلاف لقطات الفيديو من زوايا مختلفة. تتم معالجتها وتحليلها لفهم إشارات الطريق واكتشاف المركبات الأخرى والمشاة والأشياء وغيرها من سيناريوهات حالة الحافة.
إذن ، ما هي الخطوة الأولى في تطوير نظام راقٍ وفعال وموثوق تم تدريب حل الرؤية الحاسوبية على نماذج ML?
البحث عن خبراء متخصصين في جمع البيانات والتعليقات التوضيحية الذين يمكنهم تقديم أعلى مستويات الجودة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية مع المعلقين الخبراء في الحلقة لضمان الدقة.
من خلال مجموعة بيانات كبيرة ومتنوعة وعالية الجودة ، يمكنك التركيز على التدريب والضبط والتصميم ونشر حل الرؤية الحاسوبية الكبير التالي. ومن الناحية المثالية ، يجب أن يكون شريك خدمة البيانات الخاص بك هو Shaip ، الشركة الرائدة في الصناعة في توفير خدمات رؤية الكمبيوتر التي تم اختبارها بالكامل لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.
[اقرأ أيضًا: دليل بدء بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي: التعريف ، مثال ، مجموعات البيانات]
