Il primo passo nella distribuzione di applicazioni basate sulla visione artificiale è lo sviluppo di una strategia di raccolta dei dati. I dati accurati, dinamici e in quantità considerevoli devono essere assemblati prima di ulteriori passaggi, come l'etichettatura e annotazione dell'immagine, può essere intrapresa. Sebbene la raccolta dei dati svolga un ruolo fondamentale nel risultato delle applicazioni di visione artificiale, spesso viene trascurata.
I raccolta dati di visione artificiale dovrebbe essere tale da essere in grado di operare con precisione in un mondo complesso e dinamico. I dati che imitano accuratamente il mondo naturale in evoluzione dovrebbero essere utilizzati per addestrare i sistemi ML.
Prima di conoscere le qualità indispensabili in un set di dati ed esplorare i metodi collaudati per la creazione di set di dati, affrontiamo il perché e il quando di due elementi predominanti della raccolta dei dati.
Cominciamo con il "perché".
Perché la raccolta di dati di buona qualità è importante per lo sviluppo di candidature CV?
Secondo un recente rapporto pubblicato, raccolta dati è diventato un ostacolo significativo per le aziende di computer vision. La mancanza di dati sufficienti (44%) e la scarsa copertura dei dati (47%) sono state alcune delle ragioni principali delle complicazioni legate ai dati. Inoltre, 57% degli intervistati ha ritenuto che alcuni dei ritardi di formazione ML avrebbero potuto essere alleviati se il set di dati contenesse più casi limite.
La raccolta dei dati è un passaggio fondamentale nello sviluppo di strumenti basati su ML e CV. È una raccolta di eventi passati che vengono analizzati per identificare schemi ricorrenti. Utilizzando questi modelli, i sistemi ML possono essere addestrati per sviluppare modelli predittivi altamente accurati.
I modelli di CV predittivi sono validi solo quanto i dati su cui li alleni. Per un'applicazione o uno strumento CV ad alte prestazioni, è necessario addestrare l'algoritmo in modo privo di errori, diversificato, pertinente, immagini di alta qualità.
Perché la raccolta dei dati è un'attività critica e impegnativa?
La raccolta di grandi quantità di dati preziosi e di qualità per lo sviluppo di applicazioni di visione artificiale può rappresentare una sfida sia per le grandi che per le piccole imprese.
Quindi, cosa fanno generalmente le aziende? Entrano per sourcing di dati di visione informatica.
Sebbene i set di dati open source possano soddisfare le tue esigenze immediate, possono anche essere pieni di imprecisioni, problemi legali e pregiudizi. Non vi è alcuna garanzia che il set di dati sia utile o adatto progetti di visione artificiale. Alcuni svantaggi dell'utilizzo di set di dati open source sono i seguenti:
- La qualità dell'immagine e del video nel set di dati rende i dati inutilizzabili.
- Il set di dati potrebbe mancare di diversità
- Il set di dati potrebbe essere popolato ma privo di etichette e annotazioni accurate, con conseguenti modelli con prestazioni scadenti.
- Potrebbero esserci obblighi legali che il set di dati potrebbe ignorare.
Qui rispondiamo alla seconda parte della nostra domanda: il "quando".
Quando la creazione di dati su misura diventa la strategia giusta?
Quando i metodi di raccolta dati che utilizzi non producono i risultati desiderati, devi rivolgerti a a raccolta dati personalizzata tecnica. I set di dati personalizzati o su misura sono realizzati con l'esatto caso d'uso su cui prospera il tuo modello di visione artificiale poiché sono personalizzati proprio per l'addestramento AI.
Con la creazione di dati su misura, è possibile eliminare i pregiudizi e aggiungere dinamismo, qualità e densità ai set di dati. Inoltre, puoi anche tenere conto dei casi limite, che ti permetteranno di creare un modello che soddisfi con successo le complessità e l'imprevedibilità del mondo reale.
Fondamenti della raccolta di dati personalizzati
Ora sappiamo che la soluzione alle tue esigenze di raccolta dati potrebbe essere la creazione di set di dati personalizzati. Tuttavia, la raccolta interna di enormi quantità di immagini e video potrebbe rappresentare una sfida importante per la maggior parte delle aziende. La soluzione successiva consisterebbe nell'esternalizzare la creazione dei dati a fornitori di raccolta dati premium.
- Competenza: Un esperto di raccolta dati ha gli strumenti, le tecniche e le attrezzature specializzate per creare immagini e video in linea con i requisiti del progetto.
- Esperienza: Esperti in servizi di annotazione e creazione di dati dovrebbe essere in grado di raccogliere dati in linea con le esigenze del progetto.
- Simulazioni: Poiché la raccolta dei dati dipende dalla frequenza degli eventi da acquisire, il targeting di eventi che si verificano raramente o in scenari limite diventa una sfida.
Per mitigare questo, le aziende esperte simulano o creano artificialmente scenari di formazione. Queste immagini simulate realisticamente aiutano ad aumentare il set di dati costruendo ambienti difficili da trovare. - Compliance: Quando la raccolta di set di dati viene esternalizzata a fornitori affidabili, è più facile garantire il rispetto della conformità legale e delle best practice.
Valutazione della qualità dei set di dati di addestramento
Mentre abbiamo stabilito gli elementi essenziali di un set di dati ideale, parliamo ora della valutazione delle qualità dei set di dati.
Sufficienza dei dati: Maggiore è il numero di istanze etichettate del set di dati, migliore è il modello.
Non esiste una risposta definitiva alla quantità di dati di cui potresti aver bisogno per il tuo progetto. Tuttavia, la quantità di dati dipende dal tipo e dalle caratteristiche presenti nel modello. Avviare lentamente il processo di raccolta dei dati e aumentare la quantità in base alla complessità del modello.
Variabilità dei dati: Oltre alla quantità, anche la variabilità dei dati è importante da considerare quando si determina la qualità del set di dati. Avere diverse variabili annullerà lo squilibrio dei dati e aiuterà ad aggiungere valore all'algoritmo.
Diversità dei dati: Un modello di deep learning prospera sulla diversità dei dati e sul dinamismo. Per garantire che il modello non sia distorto o incoerente, evitare scenari con rappresentazione eccessiva o insufficiente.
Ad esempio, supponiamo che un modello venga addestrato per identificare immagini di auto e che il modello sia stato addestrato solo su immagini di auto acquisite durante il giorno. In tal caso, produrrà previsioni imprecise se esposto durante la notte.
Affidabilità dei dati: L'affidabilità e la precisione dipendono da diversi fattori, come gli errori umani dovuti alla manualità etichettatura dei dati, duplicazione dei dati e attributi di etichettatura dei dati imprecisi.
Casi d'uso della visione artificiale
I concetti fondamentali della visione artificiale sono integrati con l'apprendimento automatico per fornire applicazioni quotidiane e prodotti avanzati. Alcuni dei più comuni applicazioni di visione artificiale sono
Riconoscimento facciale: Le applicazioni di riconoscimento facciale sono un esempio molto comune di visione artificiale. Uso delle applicazioni di social media riconoscimento facciale per identificare e taggare gli utenti nelle foto. L'algoritmo CV abbina il volto nelle immagini al suo database del profilo facciale.
Imaging medico: Imaging medico dati per la visione artificiale gioca un ruolo importante nella fornitura di assistenza sanitaria automatizzando attività critiche come il rilevamento di tumori o lesioni cutanee cancerose.
Settore vendita al dettaglio ed e-commerce: Anche il settore dell'e-commerce sta trovando utile la tecnologia di visione artificiale. Usano un algoritmo che identifica i capi di abbigliamento e li classifica facilmente. Questo aiuta a migliorare la ricerca e i consigli per una migliore esperienza utente.
Auto Autonome: La visione artificiale sta aprendo la strada all'avanzato veicoli autonomi migliorando le loro capacità di comprendere il loro ambiente. Il software CV viene alimentato con migliaia di acquisizioni video da diverse angolazioni. Vengono elaborati e analizzati per comprendere i segnali stradali e rilevare altri veicoli, pedoni, oggetti e altri scenari limite.
Quindi, qual è il primo passo nello sviluppo di un prodotto di fascia alta, efficiente e affidabile soluzione di visione artificiale addestrata sui modelli ML?
Alla ricerca di esperti di raccolta dati e annotazioni esperti in grado di fornire la massima qualità Dati di addestramento AI per la visione artificiale con esperti annotatori umani nel ciclo per garantire la precisione.
Con un set di dati ampio, diversificato e di alta qualità, puoi concentrarti sulla formazione, l'ottimizzazione, la progettazione e l'implementazione della prossima grande soluzione di visione artificiale. E idealmente, il tuo partner per il servizio dati dovrebbe essere Shaip, il leader del settore nella fornitura di servizi di computer vision testati end-to-end per lo sviluppo di applicazioni AI nel mondo reale.
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