Hatua ya kwanza katika kupeleka maombi yanayotegemea maono ya kompyuta ni kutengeneza mkakati wa kukusanya data. Data ambayo ni sahihi, inayobadilika, na kwa wingi inahitaji kukusanywa kabla ya hatua zaidi, kama vile kuweka lebo na ufafanuzi wa picha, inaweza kufanyika. Ingawa ukusanyaji wa data una jukumu muhimu katika matokeo ya programu za maono ya kompyuta, mara nyingi hupuuzwa.
The ukusanyaji wa data ya maono ya kompyuta inapaswa kuwa hivyo kwamba inaweza kufanya kazi kwa usahihi katika ulimwengu tata na wenye nguvu. Data ambayo inaiga kwa usahihi mabadiliko ya ulimwengu wa asili inapaswa kutumika kufunza mifumo ya ML.
Kabla ya kujifunza kuhusu sifa za lazima ziwe katika mkusanyiko wa data na kuchunguza mbinu zilizothibitishwa za kuunda seti ya data, hebu tushughulikie ni kwa nini na lini vipengele viwili kuu vya ukusanyaji wa data.
Wacha tuanze na "kwa nini."
Kwa nini ukusanyaji wa data bora ni muhimu kwa kutengeneza programu za CV?
Kulingana na ripoti iliyochapishwa hivi karibuni, kukusanya data imekuwa kikwazo kikubwa kwa makampuni ya maono ya kompyuta. Ukosefu wa data za kutosha (44%) na utoaji duni wa data (47%) zilikuwa baadhi ya sababu kuu za matatizo yanayohusiana na data. Aidha, 57% ya waliohojiwa waliona kuwa baadhi ya ucheleweshaji wa mafunzo ya ML ungeweza kupunguzwa ikiwa mkusanyiko wa data ulikuwa na matukio makali zaidi.
Ukusanyaji wa data ni hatua muhimu katika kutengeneza zana zenye msingi wa ML na CV. Ni mkusanyiko wa matukio ya zamani ambayo huchanganuliwa ili kubainisha ruwaza zinazojirudia. Kwa kutumia ruwaza hizi, mifumo ya ML inaweza kufunzwa kutengeneza miundo ya ubashiri iliyo sahihi sana.
Miundo ya utabiri ya CV ni nzuri tu kama data unayowafunza. Kwa programu au zana ya utendaji wa juu ya CV, unahitaji kufunza algoriti juu ya isiyo na makosa, anuwai, inayofaa, picha za hali ya juu.
Kwa nini Ukusanyaji wa Data ni Kazi Muhimu na yenye Changamoto?
Kukusanya kiasi kikubwa cha data muhimu na bora kwa ajili ya kuendeleza programu za maono ya kompyuta kunaweza kuleta changamoto kwa biashara kubwa na ndogo.
Kwa hivyo, makampuni hufanya nini kwa ujumla? Wanaingia kwa kutafuta data ya maono ya kompyuta.
Ingawa hifadhidata huria zinaweza kuhudumia mahitaji yako ya haraka, zinaweza pia kujawa na dosari, masuala ya kisheria na upendeleo. Hakuna hakikisho kwamba mkusanyiko wa data utakuwa muhimu au unaofaa miradi ya maono ya kompyuta. Baadhi ya hasara za kutumia hifadhidata huria ni kama ifuatavyo:
- Ubora wa picha na video katika mkusanyiko wa data hufanya data isiweze kutumika.
- Seti ya data inaweza kukosa utofauti
- Seti ya data inaweza kuwa na watu wengi lakini haina uwekaji lebo na ufafanuzi sahihi, hivyo kusababisha miundo yenye utendaji mbaya.
- Kunaweza kuwa na shurutisho za kisheria ambazo mkusanyiko wa data unaweza kupuuza.
Hapa, tunajibu sehemu ya pili ya swali letu - lini
Je, ni lini uundaji wa data uliowekwa wazi huwa mkakati sahihi?
Wakati mbinu za kukusanya data unazotumia hazitoi matokeo unayotaka, unahitaji kurejea a ukusanyaji wa data maalum mbinu. Seti maalum za data au zilizopangwa zimeundwa kwa hali halisi ya utumiaji muundo wa maono ya kompyuta yako hustawi kwa kuwa umeboreshwa kwa ajili ya mafunzo ya AI.
Kwa uundaji wa data ulio dhahiri, inawezekana kuondoa upendeleo na kuongeza nguvu, ubora na msongamano kwenye seti za data. Kwa kuongeza, unaweza pia kuhesabu kesi za makali, ambayo itakuruhusu kuunda mfano ambao unashughulikia kwa mafanikio ugumu na kutotabirika kwa ulimwengu wa kweli.
Misingi ya Ukusanyaji wa Data Maalum
Sasa, tunajua kuwa suluhu la mahitaji yako ya kukusanya data linaweza kuwa kuunda hifadhidata maalum. Walakini, kukusanya idadi kubwa ya picha na video ndani ya nyumba inaweza kuwa changamoto kubwa kwa biashara nyingi. Suluhisho linalofuata litakuwa kutoa uundaji wa data kwa wachuuzi wa ukusanyaji wa data wa hali ya juu.
- utaalamu: Mtaalamu wa ukusanyaji wa data ana zana, mbinu na vifaa maalum vya kuunda picha na video zinazolingana na mahitaji ya mradi.
- Uzoefu: Wataalamu wa kuunda data na huduma za ufafanuzi inapaswa kuwa na uwezo wa kukusanya data kulingana na mahitaji ya mradi.
- Uigaji: Kwa kuwa ukusanyaji wa data unategemea mara kwa mara matukio ya kunaswa, kulenga matukio ambayo hutokea mara kwa mara au katika hali mbaya huwa changamoto.
Ili kukabiliana na hali hii, kampuni zenye uzoefu huiga au kuunda hali za mafunzo kwa njia isiyo ya kweli. Picha hizi zilizoigwa kihalisi husaidia kuongeza mkusanyiko wa data kwa kuunda mazingira ambayo ni vigumu kupata. - Utaratibu: Mkusanyiko wa seti ya data unapotolewa kwa wachuuzi wanaoaminika, ni rahisi kuhakikisha kwamba kuna utiifu wa sheria na mbinu bora.
Kutathmini ubora wa hifadhidata za mafunzo
Ingawa tumeanzisha mambo muhimu ya mkusanyiko bora wa data, hebu sasa tuzungumze kuhusu kutathmini sifa za hifadhidata.
Utoshelevu wa Data: Kadiri idadi ya matukio yaliyo na lebo ya hifadhidata yako inavyo, ndivyo muundo bora zaidi.
Hakuna jibu dhahiri kwa kiasi cha data ambacho unaweza kuhitaji kwa mradi wako. Walakini, idadi ya data inategemea aina na huduma zilizopo kwenye modeli yako. Anza mchakato wa kukusanya data polepole, na uongeze wingi kulingana na ugumu wa modeli.
Utofauti wa Data: Kando na wingi, utofauti wa data pia ni muhimu kuzingatiwa wakati wa kubainisha ubora wa mkusanyiko wa data. Kuwa na vigeu kadhaa kutaghairi usawa wa data na kusaidia katika kuongeza thamani kwenye algoriti.
Tofauti ya Takwimu: Mtindo wa kujifunza kwa kina hustawi kutokana na utofauti wa data na mabadiliko. Ili kuhakikisha kuwa muundo hauegemei upande wowote au haufanani, epuka hali zinazowakilisha zaidi au kidogo.
Kwa mfano, tuseme mwanamitindo anafunzwa kutambua picha za magari, na modeli hiyo imefunzwa tu kwenye picha za gari zilizonaswa mchana. Katika kesi hiyo, itatoa utabiri usio sahihi wakati unafunuliwa wakati wa usiku.
Kuegemea kwa Data: Kuegemea na usahihi hutegemea mambo kadhaa, kama vile makosa ya kibinadamu kutokana na mwongozo uwekaji data, urudiaji wa data, na sifa zisizo sahihi za kuweka lebo data.
Tumia Kesi za Maono ya Kompyuta
Dhana za msingi za maono ya kompyuta zimeunganishwa na kujifunza kwa mashine ili kutoa programu za kila siku na bidhaa za juu. Baadhi ya kawaida maombi ya maono ya kompyuta ni
Utambuzi wa Uso: Maombi ya utambuzi wa uso ni mfano wa kawaida sana wa maono ya kompyuta. Matumizi ya mitandao ya kijamii kutambua usoni kutambua na kutambulisha watumiaji kwenye picha. Kanuni ya CV inalingana na uso katika picha na hifadhidata yake ya wasifu wa uso.
Picha za Matibabu: Kupiga picha ya matibabu data kwa maono ya kompyuta ina jukumu kubwa katika utoaji wa huduma ya afya kwa kujiendesha kiotomatiki kazi muhimu kama vile kugundua uvimbe au vidonda vya ngozi.
Sekta ya Rejareja na Biashara ya Kielektroniki: Sekta ya eCommerce pia inapata teknolojia ya maono ya kompyuta kuwa muhimu. Wanatumia algoriti inayotambua vitu vya nguo na kuainisha kwa urahisi. Hii husaidia kuboresha utafutaji na mapendekezo kwa matumizi bora zaidi ya mtumiaji.
Magari yanayojiendesha: Maono ya kompyuta yanafungua njia ya hali ya juu magari ya uhuru kwa kuongeza uwezo wao wa kuelewa mazingira yao. Programu ya CV inalishwa na maelfu ya kunasa video kutoka pembe tofauti. Huchakatwa na kuchambuliwa ili kuelewa alama za barabarani na kugundua magari mengine, watembea kwa miguu, vitu na hali nyinginezo.
Kwa hiyo, ni hatua gani ya kwanza katika kuendeleza hali ya juu, yenye ufanisi, na ya kuaminika suluhisho la maono ya kompyuta lililofunzwa kwenye mifano ya ML?
Kutafuta wataalamu wa ukusanyaji wa data na wataalam wa ufafanuzi ambao wanaweza kutoa ubora wa juu zaidi Data ya mafunzo ya AI kwa maono ya kompyuta na vifafanuzi vilivyobobea vya binadamu ili kuhakikisha usahihi.
Ukiwa na mkusanyiko mkubwa wa data, anuwai, wa ubora wa juu, unaweza kuzingatia mafunzo, kurekebisha, kubuni na kupeleka suluhisho kubwa linalofuata la maono ya kompyuta. Na kwa hakika, mshirika wako wa huduma ya data anapaswa kuwa Shaip, kiongozi wa sekta katika kutoa huduma za maono ya kompyuta zilizojaribiwa mwisho hadi mwisho kwa kutengeneza programu za AI za ulimwengu halisi.
[Soma pia: Mwongozo wa Kuanzisha Data ya Mafunzo ya AI: Ufafanuzi, Mfano, Seti za Data]
