कंप्यूटर दृष्टि-आधारित अनुप्रयोगों को तैनात करने में पहला कदम डेटा संग्रह रणनीति विकसित करना है। डेटा जो सटीक, गतिशील और बड़ी मात्रा में है, उसे लेबलिंग और जैसे आगे के चरणों से पहले इकट्ठा करने की आवश्यकता है छवि एनोटेशन, किया जा सकता है। यद्यपि डेटा संग्रह कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों के परिणाम में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, इसे अक्सर अनदेखा कर दिया जाता है।
RSI कंप्यूटर दृष्टि डेटा संग्रह ऐसा होना चाहिए कि यह एक जटिल और गतिशील दुनिया में सटीक रूप से संचालन करने में सक्षम हो। एमएल सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा जो बदलती प्राकृतिक दुनिया की सटीक नकल करता है, का उपयोग किया जाना चाहिए।
इससे पहले कि हम किसी डेटासेट में अनिवार्य गुणों के बारे में जानें और डेटासेट निर्माण के सिद्ध तरीकों का पता लगाएं, आइए डेटा संग्रह के दो प्रमुख तत्वों के क्यों और कब से निपटते हैं।
आइए "क्यों" से शुरू करें।
सीवी अनुप्रयोगों के विकास के लिए अच्छी गुणवत्ता वाला डेटा संग्रह क्यों महत्वपूर्ण है?
हाल ही में प्रकाशित एक रिपोर्ट के अनुसार, डेटा एकत्रित करना कंप्यूटर विजन कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा बन गया है। पर्याप्त डेटा की कमी (44%) और खराब डेटा कवरेज (47%) डेटा संबंधी जटिलताओं के कुछ प्रमुख कारण थे। इसके अतिरिक्त, 57% तक उत्तरदाताओं में से कुछ ने महसूस किया कि यदि डेटासेट में अधिक बढ़त के मामले होते हैं तो कुछ एमएल प्रशिक्षण देरी को कम किया जा सकता है।
एमएल और सीवी-आधारित टूल विकसित करने में डेटा संग्रह एक महत्वपूर्ण कदम है। यह पिछली घटनाओं का एक संग्रह है जिसका पुनरावर्ती पैटर्न की पहचान करने के लिए विश्लेषण किया जाता है। इन पैटर्नों का उपयोग करके, एमएल सिस्टम को अत्यधिक सटीक भविष्य कहनेवाला मॉडल विकसित करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।
भविष्य कहनेवाला सीवी मॉडल केवल उतना ही अच्छा है जितना डेटा आप उन्हें प्रशिक्षित करते हैं। एक उच्च-प्रदर्शन सीवी एप्लिकेशन या टूल के लिए, आपको एल्गोरिथम को त्रुटि-मुक्त, विविध, प्रासंगिक, पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। उच्च गुणवत्ता के चित्र.
डेटा संग्रह एक महत्वपूर्ण और चुनौतीपूर्ण कार्य क्यों है?
कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन विकसित करने के लिए बड़ी मात्रा में मूल्यवान और गुणवत्तापूर्ण डेटा एकत्र करना बड़े और छोटे दोनों व्यवसायों के लिए एक चुनौती हो सकता है।
तो, कंपनियां आम तौर पर क्या करती हैं? वे इसके लिए जाते हैं कंप्यूटिंग दृष्टि डेटा सोर्सिंग.
जबकि ओपन-सोर्स डेटासेट आपकी तात्कालिक ज़रूरतों को पूरा कर सकते हैं, उन्हें अशुद्धियों, कानूनी मुद्दों और पूर्वाग्रहों से भी भरा जा सकता है। इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि डेटासेट उपयोगी या उपयुक्त होगा कंप्यूटर विजन प्रोजेक्ट्स. ओपन सोर्स डेटासेट का उपयोग करने के कुछ नुकसान इस प्रकार हैं:
- डेटासेट में छवि और वीडियो की गुणवत्ता डेटा को अनुपयोगी बनाती है।
- डेटासेट में विविधता की कमी हो सकती है
- डेटासेट भरा जा सकता है लेकिन सटीक लेबलिंग और एनोटेशन की कमी है, जिसके परिणामस्वरूप मॉडल खराब प्रदर्शन कर रहे हैं।
- ऐसी कानूनी बाध्यताएं हो सकती हैं जिन्हें डेटासेट अनदेखा कर सकता है।
यहाँ, हम अपने प्रश्न के दूसरे भाग का उत्तर देते हैं - 'कब
बीस्पोक डेटा निर्माण कब सही रणनीति बन जाती है?
जब आपके द्वारा उपयोग की जाने वाली डेटा संग्रह विधियाँ वांछित परिणाम नहीं देती हैं, तो आपको मुड़ने की आवश्यकता होती है a कस्टम डेटा संग्रह तकनीक। कस्टम या बीस्पोक डेटासेट सटीक उपयोग के मामले से बने होते हैं, जिस पर आपका कंप्यूटर विज़न मॉडल फलता-फूलता है क्योंकि वे एआई प्रशिक्षण के लिए सटीक रूप से अनुकूलित होते हैं।
बीस्पोक डेटा निर्माण के साथ, पूर्वाग्रह को समाप्त करना और डेटासेट में गतिशीलता, गुणवत्ता और घनत्व जोड़ना संभव है। इसके अलावा, आप किनारे के मामलों का भी हिसाब लगा सकते हैं, जो आपको एक मॉडल बनाने की अनुमति देगा जो वास्तविक दुनिया की जटिलताओं और अप्रत्याशितता को सफलतापूर्वक पूरा करता है।
कस्टम डेटा संग्रह के मूल सिद्धांत
अब, हम जानते हैं कि आपकी डेटा संग्रह आवश्यकताओं का समाधान कस्टम डेटासेट बनाना हो सकता है। फिर भी, अधिकांश व्यवसायों के लिए इन-हाउस बड़ी मात्रा में चित्र और वीडियो एकत्र करना एक बड़ी चुनौती हो सकती है। अगला समाधान डेटा निर्माण को प्रीमियम डेटा संग्रह विक्रेताओं को आउटसोर्स करना होगा।
- विशेषज्ञता: एक डेटा संग्रह विशेषज्ञ के पास परियोजना की आवश्यकताओं के अनुरूप चित्र और वीडियो बनाने के लिए विशेष उपकरण, तकनीक और उपकरण होते हैं।
- अनुभव: डेटा निर्माण और एनोटेशन सेवा विशेषज्ञ परियोजना की जरूरतों के अनुरूप डेटा एकत्र करने में सक्षम होना चाहिए।
- सिमुलेशन: चूंकि डेटा संग्रह कैप्चर की जाने वाली घटनाओं की आवृत्ति पर निर्भर करता है, इसलिए उन घटनाओं को लक्षित करना जो कभी-कभार या एज-केस परिदृश्यों में होती हैं, एक चुनौती बन जाती है।
इसे कम करने के लिए, अनुभवी कंपनियां अनुकरण करती हैं या कृत्रिम रूप से प्रशिक्षण परिदृश्य बनाती हैं। ये वास्तविक रूप से सिम्युलेटेड छवियां ऐसे वातावरण का निर्माण करके डेटासेट को बढ़ाने में मदद करती हैं जो खोजने में कठिन हैं। - अनुपालन: जब डेटासेट संग्रह विश्वसनीय विक्रेताओं को आउटसोर्स किया जाता है, तो कानूनी अनुपालन और सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन सुनिश्चित करना आसान हो जाता है।
प्रशिक्षण डेटासेट की गुणवत्ता का मूल्यांकन
जबकि हमने एक आदर्श डेटासेट की अनिवार्यता स्थापित कर ली है, आइए अब डेटासेट के गुणों के मूल्यांकन के बारे में बात करते हैं।
डेटा पर्याप्तता: आपके डेटासेट में लेबल किए गए उदाहरणों की संख्या जितनी अधिक होगी, मॉडल उतना ही बेहतर होगा।
आपके प्रोजेक्ट के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा का कोई निश्चित उत्तर नहीं है। हालाँकि, डेटा की मात्रा आपके मॉडल में मौजूद प्रकार और सुविधाओं पर निर्भर करती है। डेटा संग्रह प्रक्रिया धीरे-धीरे प्रारंभ करें, और मॉडल जटिलता के आधार पर मात्रा बढ़ाएँ।
डेटा परिवर्तनशीलता: मात्रा के अतिरिक्त, डेटासेट की गुणवत्ता का निर्धारण करते समय डेटा परिवर्तनशीलता पर विचार करना भी महत्वपूर्ण है। कई चर होने से डेटा असंतुलन और एल्गोरिथम में मूल्य जोड़ने में सहायता मिलेगी।
डेटा विविधता: डीप लर्निंग मॉडल डेटा विविधता और गतिशीलता पर फलता-फूलता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि मॉडल पक्षपाती या असंगत नहीं है, अधिक या कम प्रतिनिधित्व वाले परिदृश्यों से बचें।
उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि एक मॉडल को कारों की छवियों की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है, और मॉडल को केवल दिन के उजाले में खींची गई कार छवियों पर ही प्रशिक्षित किया गया है। उस स्थिति में, रात के दौरान उजागर होने पर यह गलत भविष्यवाणी करेगा।
डेटा विश्वसनीयता: विश्वसनीयता और सटीकता कई कारकों पर निर्भर करती है, जैसे मैनुअल के कारण मानवीय त्रुटियाँ डेटा लेबलिंग, डेटा का दोहराव, और गलत डेटा लेबलिंग विशेषताएँ।
कंप्यूटर विजन के मामलों का प्रयोग करें
कंप्यूटर विज़न की मुख्य अवधारणाएँ रोज़मर्रा के अनुप्रयोगों और उन्नत उत्पादों को वितरित करने के लिए मशीन लर्निंग के साथ एकीकृत हैं। कुछ सबसे आम कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों रहे
चेहरे की पहचान: चेहरे की पहचान के अनुप्रयोग कंप्यूटर दृष्टि का एक बहुत ही सामान्य उदाहरण हैं। सोशल मीडिया एप्लिकेशन का उपयोग चेहरे की पहचान फ़ोटो में उपयोगकर्ताओं को पहचानने और टैग करने के लिए। सीवी एल्गोरिथ्म छवियों में चेहरे को उसके चेहरे के प्रोफाइल डेटाबेस से मिलाता है।
चिकित्सीय इमेजिंग: चिकित्सा इमेजिंग कंप्यूटर दृष्टि के लिए डेटा ट्यूमर या कैंसरयुक्त त्वचा के घावों का पता लगाने जैसे महत्वपूर्ण कार्यों को स्वचालित करके स्वास्थ्य सेवा प्रदान करने में एक प्रमुख भूमिका निभाता है।
खुदरा और ईकॉमर्स उद्योग: ईकामर्स उद्योग भी कंप्यूटर विजन प्रौद्योगिकी को उपयोगी पा रहा है। वे एक एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं जो कपड़ों की वस्तुओं की पहचान करता है और उन्हें आसानी से वर्गीकृत करता है। यह बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव के लिए खोज और सुझावों को बेहतर बनाने में मदद करता है।
स्वायत्त कारें: कंप्यूटर दृष्टि उन्नत के लिए मार्ग प्रशस्त कर रही है स्वायत्त वाहनों अपने पर्यावरण को समझने की उनकी क्षमताओं को बढ़ाकर। सीवी सॉफ्टवेयर को विभिन्न कोणों से हजारों वीडियो कैप्चर के साथ फीड किया जाता है। सड़क के संकेतों को समझने और अन्य वाहनों, पैदल चलने वालों, वस्तुओं और अन्य एज-केस परिदृश्यों का पता लगाने के लिए उन्हें संसाधित और विश्लेषण किया जाता है।
तो, एक उच्च अंत, कुशल और विश्वसनीय विकसित करने में पहला कदम क्या है कंप्यूटर दृष्टि समाधान एमएल मॉडल पर प्रशिक्षित?
विशेषज्ञ डेटा संग्रह और एनोटेशन विशेषज्ञों की तलाश करना जो उच्चतम गुणवत्ता प्रदान कर सकें कंप्यूटर दृष्टि के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा सटीकता सुनिश्चित करने के लिए विशेषज्ञ ह्यूमन-इन-द-लूप एनोटेटर के साथ।
एक बड़े, विविध, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट के साथ, आप अगले बड़े कंप्यूटर विज़न समाधान के प्रशिक्षण, ट्यूनिंग, डिज़ाइनिंग और परिनियोजन पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। और आदर्श रूप से, आपका डेटा सर्विस पार्टनर Shaip होना चाहिए, जो वास्तविक दुनिया के AI अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए एंड-टू-एंड टेस्टेड कंप्यूटर विज़न सेवाएं प्रदान करने में उद्योग का अग्रणी है।
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