تتمثل الخطوة الأولى في نشر تطبيقات الرؤية الحاسوبية في وضع استراتيجية لجمع البيانات. يجب تجميع بيانات دقيقة وديناميكية وبكميات كبيرة قبل البدء في خطوات أخرى، مثل تصنيف الصور وإضافة التعليقات التوضيحية إليها. على الرغم من أن جمع البيانات يلعب دورًا حاسمًا في نتائج تطبيقات الرؤية الحاسوبية، إلا أنه غالبًا ما يُهمل.
ينبغي أن تكون عملية جمع بيانات الرؤية الحاسوبية قادرة على العمل بدقة في عالم معقد وديناميكي. ويجب استخدام البيانات التي تحاكي بدقة العالم الطبيعي المتغير لتدريب أنظمة التعلم الآلي.
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؟
بحسب تقرير نُشر مؤخرًا، بات جمع البيانات عائقًا كبيرًا أمام شركات رؤية الحاسوب. وكان نقص البيانات الكافية (44%) وضعف تغطية البيانات (47%) من أبرز أسباب هذه المشكلات. علاوة على ذلك، رأى 57% من المشاركين في الاستطلاع أن بعض تأخيرات تدريب التعلم الآلي كان من الممكن تذليلها لو احتوت مجموعة البيانات على حالات استثنائية أكثر.
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.
تعتمد جودة نماذج الرؤية الحاسوبية التنبؤية على جودة البيانات التي تُدرَّب عليها. وللحصول على تطبيق أو أداة رؤية حاسوبية عالية الأداء، يجب تدريب الخوارزمية على صور خالية من الأخطاء ومتنوعة وذات صلة وعالية 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، ما الذي تفعله الشركات عموماً؟ إنها تلجأ إلى مصادر بيانات الرؤية الحاسوبية.
مع أن مجموعات البيانات مفتوحة المصدر قد تلبي احتياجاتك الفورية، إلا أنها قد تكون مليئة بالأخطاء والمشاكل القانونية والتحيز. ولا يوجد ما يضمن أن تكون مجموعة البيانات مفيدة أو مناسبة لمشاريع رؤية الحاسوب . وفيما 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 تُحقق أساليب جمع البيانات التي تستخدمها النتائج المرجوة، ستحتاج إلى اللجوء إلى تقنية جمع بيانات مُخصصة . تتكون مجموعات البيانات المُخصصة من حالات الاستخدام الدقيقة التي يُناسبها نموذج رؤية الكمبيوتر الخاص بك، لأنها مُصممة خصيصًا 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.
كفاية البيانات: كلما زاد عدد الحالات 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.
تنوع البيانات: بالإضافة إلى الكمية، يُعد تنوع البيانات عاملاً مهماً عند تحديد جودة مجموعة البيانات. فوجود عدة متغيرات يُقلل من عدم توازن البيانات ويُسهم في تحسين الخوارزمية.
تنوع البيانات: يزدهر نموذج التعلم العميق بتنوع البيانات وديناميكيتها. ولضمان عدم تحيز النموذج أو تناقضه، تجنب الإفراط في تمثيل السيناريوهات أو التقليل من شأنها.
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 الناتجة عن وضع العلامات اليدوية على البيانات ، وتكرار البيانات، وسمات وضع العلامات غير الدقيقة على البيانات.
حالات استخدام الرؤية الحاسوبية
تُدمج المفاهيم الأساسية لرؤية الحاسوب مع التعلم الآلي لتقديم تطبيقات يومية ومنتجات متطورة. ومن أكثر تطبيقات رؤية الحاسوب شيوعًا ما يلي:
التعرف على الوجوه: تُعدّ تطبيقات التعرف على الوجوه مثالاً شائعاً جداً على رؤية الحاسوب. تستخدم تطبيقات التواصل الاجتماعي هذه التقنية لتحديد هوية المستخدمين ووضع علامات عليهم في الصور. تقوم خوارزمية رؤية الحاسوب بمطابقة الوجه في الصور مع قاعدة بيانات ملفات تعريف الوجوه الخاصة بها.
التصوير الطبي: تلعب بيانات التصوير الطبي المستخدمة في رؤية الكمبيوتر دورًا رئيسيًا في تقديم الرعاية الصحية من خلال أتمتة المهام الحرجة مثل اكتشاف الأورام أو الآفات الجلدية السرطانية.
قطاع تجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية: يجد قطاع التجارة الإلكترونية أيضاً أن تقنية رؤية الحاسوب مفيدة. إذ يستخدم خوارزمية لتحديد قطع الملابس وتصنيفها بسهولة، مما يُحسّن البحث والتوصيات لتوفير تجربة مستخدم أفضل.
السيارات ذاتية القيادة: تُمهّد تقنية الرؤية الحاسوبية الطريق أمام المركبات ذاتية القيادة المتطورة من خلال تعزيز قدراتها على فهم بيئتها. يتم تزويد برامج الرؤية الحاسوبية بآلاف اللقطات المصورة من زوايا مختلفة، حيث تُعالج وتُحلل لفهم إشارات المرور واكتشاف المركبات الأخرى والمشاة والأجسام، بالإضافة إلى سيناريوهات أخرى غير متوقعة.
إذن، ما هي الخطوة الأولى في تطوير حل رؤية حاسوبية عالي الجودة وفعال وموثوق به يتم تدريبه على نماذج التعلم الآلي ؟
البحث عن خبراء في جمع البيانات والتعليقات التوضيحية يمكنهم توفير بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي عالية الجودة لرؤية الكمبيوتر مع وجود معلقين بشريين خبراء 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 البدء ببيانات تدريب الذكاء الاصطناعي: التعريف، المثال، مجموعات البيانات ]
