Y cam cyntaf wrth ddefnyddio cymwysiadau cyfrifiadurol sy'n seiliedig ar weledigaeth yw datblygu strategaeth casglu data. Mae angen casglu data sy'n gywir, yn ddeinamig ac mewn meintiau sylweddol cyn cymryd camau pellach, megis labelu a anodiad delwedd, gellir ymgymryd. Er bod casglu data yn chwarae rhan hanfodol yng nghanlyniad cymwysiadau gweledigaeth gyfrifiadurol, mae'n aml yn cael ei anwybyddu.
Mae adroddiadau casglu data gweledigaeth gyfrifiadurol dylai fod y fath fel ei fod yn gallu gweithredu'n gywir mewn byd cymhleth a deinamig. Dylid defnyddio data sy'n dynwared y byd naturiol cyfnewidiol yn gywir i hyfforddi systemau ML.
Cyn i ni ddysgu am y rhinweddau hanfodol mewn set ddata ac archwilio'r dulliau profedig o greu setiau data, gadewch i ni fynd i'r afael â pham a phryd dwy brif elfen casglu data.
Gadewch i ni ddechrau gyda'r "pam."
Pam mae casglu data o ansawdd da yn bwysig ar gyfer datblygu ceisiadau CV?
Yn ôl adroddiad diweddar a gyhoeddwyd, casglu data wedi dod yn rhwystr sylweddol i gwmnïau gweledigaeth gyfrifiadurol. Diffyg data digonol (44%) a chwmpas data gwael (47%) oedd rhai o’r prif resymau dros gymhlethdodau’n ymwneud â data. Ar ben hynny, 57% o'r ymatebwyr yn teimlo y gellid bod wedi lleddfu rhywfaint o'r oedi mewn hyfforddiant ML pe bai'r set ddata yn cynnwys mwy o achosion ymylol.
Mae casglu data yn gam hollbwysig wrth ddatblygu offer ML a CV. Mae'n gasgliad o ddigwyddiadau'r gorffennol sy'n cael eu dadansoddi i nodi patrymau sy'n ailadrodd. Gan ddefnyddio'r patrymau hyn, gellir hyfforddi'r systemau ML i ddatblygu modelau rhagfynegol hynod gywir.
Mae modelau CV rhagfynegol ond cystal â'r data rydych chi'n eu hyfforddi arno. Ar gyfer cymhwysiad neu offeryn CV sy'n perfformio'n dda, mae angen i chi hyfforddi'r algorithm ar ddi-wall, amrywiol, perthnasol, delweddau o ansawdd uchel.
Pam fod Casglu Data yn Dasg Beirniadol a Heriol?
Gall casglu symiau mawr o ddata gwerthfawr ac o ansawdd ar gyfer datblygu cymwysiadau gweledigaeth gyfrifiadurol fod yn her i fusnesau mawr a bach.
Felly, beth mae cwmnïau yn ei wneud yn gyffredinol? Maen nhw'n mynd i mewn am cyrchu data gweledigaeth gyfrifiadurol.
Er y gall setiau data ffynhonnell agored wasanaethu eich anghenion uniongyrchol, gallant hefyd gael eu britho gan anghywirdebau, materion cyfreithiol a thuedd. Nid oes unrhyw sicrwydd y bydd y set ddata yn ddefnyddiol nac yn addas ar ei chyfer prosiectau gweledigaeth gyfrifiadurol. Mae rhai anfanteision o ddefnyddio setiau data ffynhonnell agored fel a ganlyn:
- Mae ansawdd y ddelwedd a'r fideo yn y set ddata yn golygu na ellir defnyddio'r data.
- Gallai fod diffyg amrywiaeth yn y set ddata
- Gallai'r set ddata gael ei phoblogi ond mae diffyg labelu ac anodi cywir, gan arwain at fodelau sy'n perfformio'n wael.
- Gallai fod gorfodaeth gyfreithiol y gallai'r set ddata fod yn eu hanwybyddu.
Yma, rydym yn ateb ail ran ein cwestiwn - y 'pryd
Pryd mae creu data pwrpasol yn dod yn strategaeth gywir?
Pan nad yw'r dulliau casglu data rydych chi'n eu defnyddio yn cynhyrchu'r canlyniadau dymunol, mae angen i chi droi atynt a casglu data personol techneg. Gwneir setiau data personol neu bwrpasol o'r union achos defnydd y mae eich model gweledigaeth gyfrifiadurol yn ffynnu arno gan eu bod wedi'u haddasu'n union ar gyfer hyfforddiant AI.
Gyda chreu data pwrpasol, mae'n bosibl dileu rhagfarn ac ychwanegu dynameg, ansawdd, a dwysedd i'r setiau data. Ar ben hynny, gallwch hefyd roi cyfrif am achosion ymyl, a fydd yn caniatáu ichi greu model sy'n darparu'n llwyddiannus ar gyfer cymhlethdodau ac anrhagweladwyedd y byd go iawn.
Hanfodion Casglu Data Personol
Nawr, rydyn ni'n gwybod y gallai'r ateb i'ch anghenion casglu data fod yn creu setiau data wedi'u teilwra. Ac eto, gallai casglu llawer iawn o ddelweddau a fideos yn fewnol fod yn her fawr i'r mwyafrif o fusnesau. Yr ateb nesaf fyddai rhoi'r gwaith o greu data ar gontract allanol i werthwyr casglu data premiwm.
- Arbenigedd: Mae gan arbenigwr casglu data yr offer, y technegau a'r offer arbenigol i greu delweddau a fideos sy'n cyd-fynd â gofynion y prosiect.
- Profiad: Arbenigwyr gwasanaethau creu data ac anodi dylent allu casglu data sy'n cyd-fynd ag anghenion y prosiect.
- Efelychiadau: Gan fod casglu data yn dibynnu ar amlder y digwyddiadau i'w dal, mae targedu digwyddiadau sy'n digwydd yn anaml neu mewn senarios ymylol yn dod yn her.
I liniaru hyn, mae cwmnïau profiadol yn efelychu neu'n creu senarios hyfforddi yn artiffisial. Mae'r delweddau hyn sydd wedi'u hefelychu'n realistig yn helpu i ychwanegu at y set ddata trwy greu amgylcheddau sy'n anodd dod o hyd iddynt. - Cydymffurfiaeth: Pan fydd casglu setiau data yn cael ei roi ar gontract allanol i werthwyr dibynadwy, mae'n haws sicrhau cydymffurfiaeth gyfreithiol ac arferion gorau.
Gwerthuso ansawdd setiau data hyfforddi
Er ein bod wedi sefydlu hanfodion set ddata ddelfrydol, gadewch i ni nawr siarad am werthuso rhinweddau setiau data.
Digonolrwydd Data: Po fwyaf yw nifer yr achosion wedi'u labelu sydd gan eich set ddata, y gorau fydd y model.
Nid oes ateb pendant i faint o ddata y gallai fod ei angen arnoch ar gyfer eich prosiect. Fodd bynnag, mae maint y data yn dibynnu ar y math a'r nodweddion sy'n bresennol yn eich model. Dechreuwch y broses casglu data yn araf, a chynyddwch y swm yn dibynnu ar gymhlethdod y model.
Amrywiaeth Data: Yn ogystal â maint, mae amrywioldeb data hefyd yn bwysig i'w ystyried wrth bennu ansawdd y set ddata. Bydd cael sawl newidyn yn negyddu anghydbwysedd data ac yn helpu i ychwanegu gwerth at yr algorithm.
Amrywiaeth Data: Mae model dysgu dwfn yn ffynnu ar amrywiaeth data a dynameg. Er mwyn sicrhau nad yw'r model yn rhagfarnllyd neu'n anghyson, osgoi gorgynrychioli neu dangynrychioli senarios.
Ee, mae'n debyg bod model yn cael ei hyfforddi i adnabod delweddau o geir, a dim ond ar ddelweddau ceir a ddaliwyd yn ystod golau dydd y mae'r model wedi'i hyfforddi. Yn yr achos hwnnw, bydd yn cynhyrchu rhagfynegiadau anghywir pan fydd yn agored yn ystod y nos.
Dibynadwyedd Data: Mae dibynadwyedd a chywirdeb yn dibynnu ar sawl ffactor, megis gwallau dynol oherwydd llaw labelu data, dyblygu data, a phriodoleddau labelu data anghywir.
Defnyddio Achosion o Weledigaeth Cyfrifiadurol
Mae cysyniadau craidd gweledigaeth gyfrifiadurol wedi'u hintegreiddio â dysgu peiriannau i gyflwyno cymwysiadau bob dydd a chynhyrchion uwch. Rhai o'r rhai mwyaf cyffredin cymwysiadau golwg cyfrifiadurol yn
Cydnabyddiaeth Wyneb: Mae cymwysiadau adnabod wynebau yn enghraifft gyffredin iawn o olwg cyfrifiadurol. Mae cymwysiadau cyfryngau cymdeithasol yn defnyddio adnabod wynebau i adnabod a thagio defnyddwyr mewn lluniau. Mae'r algorithm CV yn cyfateb yr wyneb mewn delweddau i'w gronfa ddata proffil wynebau.
Delweddu Meddygol: Delweddu meddygol data ar gyfer golwg cyfrifiadurol yn chwarae rhan fawr mewn darparu gofal iechyd trwy awtomeiddio tasgau hanfodol megis canfod tiwmorau neu friwiau canseraidd ar y croen.
Diwydiant Manwerthu ac eFasnach: Mae'r diwydiant eFasnach hefyd yn gweld technoleg gweledigaeth gyfrifiadurol yn ddefnyddiol. Defnyddiant algorithm sy'n adnabod eitemau dillad ac yn eu dosbarthu'n hawdd. Mae hyn yn helpu i wella chwilio ac argymhellion ar gyfer mwy o brofiad defnyddiwr.
Ceir Ymreolaethol: Mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn paratoi'r ffordd ar gyfer uwch cerbydau ymreolaethol trwy wella eu gallu i ddeall eu hamgylchedd. Mae'r meddalwedd CV yn cael ei fwydo â miloedd o gipio fideo o wahanol onglau. Cânt eu prosesu a'u dadansoddi i ddeall arwyddion ffyrdd a chanfod cerbydau eraill, cerddwyr, gwrthrychau, a sefyllfaoedd ymylol eraill.
Felly, beth yw'r cam cyntaf wrth ddatblygu safon uchel, effeithlon a dibynadwy datrysiad gweledigaeth gyfrifiadurol wedi'i hyfforddi ar fodelau ML?
Chwilio am arbenigwyr casglu data ac anodi a all ddarparu'r ansawdd uchaf Data hyfforddi AI ar gyfer gweledigaeth gyfrifiadurol gydag anodyddion dynol-yn-y-dolen arbenigol i sicrhau cywirdeb.
Gyda set ddata fawr, amrywiol, o ansawdd uchel, gallwch ganolbwyntio ar hyfforddi, tiwnio, dylunio a defnyddio'r datrysiad gweledigaeth gyfrifiadurol mawr nesaf. Ac yn ddelfrydol, Shaip ddylai fod eich partner gwasanaeth data, arweinydd y diwydiant o ran darparu gwasanaethau gweledigaeth gyfrifiadurol profedig o'r dechrau i'r diwedd ar gyfer datblygu cymwysiadau AI yn y byd go iawn.
[Darllenwch hefyd: Canllaw Cychwynnol Data Hyfforddiant AI: Diffiniad, Enghraifft, Setiau Data]
