ขั้นตอนแรกในการใช้งานแอปพลิเคชันที่ใช้คอมพิวเตอร์วิชั่นคือการพัฒนากลยุทธ์การรวบรวมข้อมูล จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง แม่นยำ เปลี่ยนแปลงได้ และมีปริมาณมาก ก่อนที่จะดำเนินการในขั้นตอนต่อไป เช่น การติดป้ายกำกับและ การใส่ คำอธิบายประกอบภาพแม้ว่าการรวบรวมข้อมูลจะมีบทบาทสำคัญต่อผลลัพธ์ของแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์วิชั่น แต่ก็มักถูกมองข้ามไป
การเก็บรวบรวมข้อมูลด้านคอมพิวเตอร์วิชั่นควรเป็นไปในลักษณะที่สามารถทำงานได้อย่างแม่นยำในโลกที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ควรใช้ข้อมูลที่จำลองโลกธรรมชาติที่เปลี่ยนแปลงไปได้อย่างแม่นยำเพื่อฝึกฝนระบบแมชชีนเลิร์นนิง
ก่อนที่เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับคุณสมบัติที่ต้องมีในชุดข้อมูลและสำรวจวิธีการสร้างชุดข้อมูลที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว เรามาทำความเข้าใจสาเหตุและเวลาขององค์ประกอบหลักสองประการของการรวบรวมข้อมูลกันก่อน
เรามาเริ่มกันที่ “ทำไม”
เหตุใดการรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพจึงมีความสำคัญต่อการพัฒนาแอปพลิเคชัน CV
จากรายงานล่าสุดที่เผยแพร่การรวบรวมข้อมูลกลายเป็นอุปสรรคสำคัญสำหรับบริษัทด้านคอมพิวเตอร์วิชั่น การขาดแคลนข้อมูลที่เพียงพอ (44%) และความครอบคลุมของข้อมูลที่ไม่ดี (47%) เป็นสาเหตุหลักบางประการของปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล ยิ่งไปกว่านั้น ผู้ตอบแบบสอบถาม 57%รู้สึกว่าความล่าช้าในการฝึกอบรม ML บางส่วนอาจบรรเทาลงได้หากชุดข้อมูลมีกรณีพิเศษมากขึ้น
การรวบรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาเครื่องมือที่ใช้ ML และ CV เป็นการรวบรวมเหตุการณ์ในอดีตที่ได้รับการวิเคราะห์เพื่อระบุรูปแบบที่เกิดซ้ำ เมื่อใช้รูปแบบเหล่านี้ ระบบ ML สามารถฝึกฝนเพื่อพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์ที่มีความแม่นยำสูง
ประสิทธิภาพของโมเดลคอมพิวเตอร์วิชั่นเชิงทำนายนั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน สำหรับแอปพลิเคชันหรือเครื่องมือคอมพิวเตอร์วิชั่นที่มีประสิทธิภาพสูง คุณจำเป็นต้องฝึกฝนอัลกอริทึมด้วยภาพที่ปราศจากข้อผิดพลาด มีความหลากหลาย เกี่ยวข้อง และมีคุณภาพสูง
เหตุใดการรวบรวมข้อมูลจึงเป็นงานที่สำคัญและท้าทาย
การรวบรวมข้อมูลที่มีค่าและมีคุณภาพจำนวนมากสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์อาจสร้างความท้าทายให้กับทั้งธุรกิจขนาดใหญ่และขนาดเล็ก
ดังนั้น โดยทั่วไปแล้วบริษัทต่างๆ ทำอย่างไร? พวกเขาจะหันไปใช้การจัดหาข้อมูลด้านการประมวลผลภาพ (Computing Vision Data Sourcing )
แม้ว่าชุดข้อมูลโอเพนซอร์สอาจตอบสนองความต้องการในทันทีของคุณได้ แต่ก็อาจเต็มไปด้วยความไม่ถูกต้อง ปัญหาทางกฎหมาย และอคติ ไม่มีการรับประกันว่าชุดข้อมูลนั้นจะมีประโยชน์หรือเหมาะสมสำหรับโครงการด้านคอมพิวเตอร์วิชั่นข้อเสียบางประการของการใช้ชุดข้อมูลโอเพนซอร์สมีดังนี้:
- คุณภาพของภาพและวิดีโอในชุดข้อมูลทำให้ใช้ข้อมูลไม่ได้
- ชุดข้อมูลอาจขาดความหลากหลาย
- ชุดข้อมูลสามารถเติมข้อมูลได้ แต่ขาดการติดฉลากและคำอธิบายประกอบที่ถูกต้อง ส่งผลให้โมเดลมีประสิทธิภาพต่ำ
- อาจมีการบังคับทางกฎหมายที่ชุดข้อมูลอาจเพิกเฉย
ที่นี่ เราตอบคำถามในส่วนที่สองของเรา นั่นคือ 'เมื่อ'
การสร้างข้อมูลตามความต้องการกลายเป็นกลยุทธ์ที่เหมาะสมเมื่อใด
เมื่อวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลที่คุณใช้ไม่ให้ผลลัพธ์ที่ต้องการ คุณจำเป็นต้องหันไปใช้เทคนิคการเก็บรวบรวมข้อมูลแบบกำหนดเอง ชุดข้อมูล แบบกำหนดเองหรือแบบเฉพาะเจาะจงนั้นสร้างขึ้นจากกรณีการใช้งานที่โมเดลคอมพิวเตอร์วิชั่นของคุณต้องการโดยเฉพาะ เนื่องจากได้รับการปรับแต่งอย่างแม่นยำสำหรับการฝึกอบรม AI
ด้วยการสร้างข้อมูลตามความต้องการ จึงเป็นไปได้ที่จะขจัดอคติและเพิ่มไดนามิก คุณภาพ และความหนาแน่นให้กับชุดข้อมูล ยิ่งไปกว่านั้น คุณยังสามารถคำนึงถึงกรณีขอบ ซึ่งจะช่วยให้คุณสร้างแบบจำลองที่ตอบสนองความซับซ้อนและคาดเดาไม่ได้ของโลกแห่งความเป็นจริงได้สำเร็จ
พื้นฐานของการรวบรวมข้อมูลที่กำหนดเอง
ตอนนี้ เราทราบแล้วว่าวิธีแก้ปัญหาสำหรับความต้องการในการรวบรวมข้อมูลของคุณคือการสร้างชุดข้อมูลแบบกำหนดเอง อย่างไรก็ตาม การรวบรวมรูปภาพและวิดีโอจำนวนมหาศาลภายในองค์กรอาจเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับธุรกิจส่วนใหญ่ โซลูชันต่อไปคือการจ้างผู้สร้างข้อมูลให้กับผู้ให้บริการรวบรวมข้อมูลระดับพรีเมียม
- ความเชี่ยวชาญ: ผู้เชี่ยวชาญด้านการรวบรวมข้อมูลมีเครื่องมือ เทคนิค และอุปกรณ์เฉพาะเพื่อสร้างภาพและวิดีโอที่สอดคล้องกับข้อกำหนดของโครงการ
- ประสบการณ์: ผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างข้อมูลและบริการคำอธิบายประกอบ ควรจะสามารถรวบรวมข้อมูลที่สอดคล้องกับความต้องการของโครงการ
- การจำลอง: เนื่องจากการรวบรวมข้อมูลขึ้นอยู่กับความถี่ของเหตุการณ์ที่จะบันทึก การกำหนดเป้าหมายเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นไม่บ่อยหรือในกรณีขอบจึงกลายเป็นความท้าทาย
เพื่อลดปัญหานี้ บริษัทที่มีประสบการณ์จะจำลองหรือจำลองสถานการณ์การฝึกอบรมขึ้นมา ภาพจำลองที่เหมือนจริงเหล่านี้ช่วยเพิ่มชุดข้อมูลโดยการสร้างสภาพแวดล้อมที่ยากต่อการค้นหา - การปฏิบัติตาม: เมื่อการรวบรวมชุดข้อมูลได้รับการว่าจ้างจากภายนอกให้กับผู้จำหน่ายที่เชื่อถือได้ การปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดจะง่ายขึ้น
การประเมินคุณภาพของชุดข้อมูลการฝึกอบรม
แม้ว่าเราได้กำหนดสิ่งที่จำเป็นสำหรับชุดข้อมูลในอุดมคติแล้ว เรามาพูดถึงการประเมินคุณภาพของชุดข้อมูลกัน
ความเพียงพอของข้อมูล:ยิ่งชุดข้อมูลของคุณมีจำนวนตัวอย่างที่มีป้ายกำกับมากเท่าไร โมเดลก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น
ไม่มีคำตอบที่แน่นอนเกี่ยวกับจำนวนข้อมูลที่คุณอาจต้องการสำหรับโครงการของคุณ อย่างไรก็ตาม ปริมาณข้อมูลขึ้นอยู่กับประเภทและคุณสมบัติที่มีอยู่ในแบบจำลองของคุณ เริ่มกระบวนการรวบรวมข้อมูลอย่างช้าๆ และเพิ่มปริมาณโดยขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของโมเดล
ความแปรปรวนของข้อมูล:นอกเหนือจากปริมาณแล้ว ความแปรปรวนของข้อมูลก็มีความสำคัญเช่นกันในการพิจารณาคุณภาพของชุดข้อมูล การมีตัวแปรหลายตัวจะช่วยลดความไม่สมดุลของข้อมูลและช่วยเพิ่มคุณค่าให้กับอัลกอริทึม
ความหลากหลายของข้อมูล:โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อข้อมูลมีความหลากหลายและเปลี่ยนแปลงได้ เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลจะไม่เกิดความลำเอียงหรือความไม่สอดคล้องกัน ควรหลีกเลี่ยงการนำเสนอสถานการณ์มากเกินไปหรือน้อยเกินไป
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมเพื่อระบุรูปภาพของรถยนต์ และแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมเฉพาะเกี่ยวกับรูปภาพรถยนต์ที่ถ่ายในเวลากลางวัน ในกรณีนั้น มันจะให้การทำนายที่ไม่ถูกต้องเมื่อเปิดเผยในตอนกลางคืน
ความน่าเชื่อถือของข้อมูล:ความน่าเชื่อถือและความถูกต้องขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ข้อผิดพลาดของมนุษย์เนื่องจากการติดป้ายข้อมูล ด้วยตนเอง การซ้ำซ้อนของข้อมูล และคุณลักษณะการติดป้ายข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
ใช้กรณีของการมองเห็นคอมพิวเตอร์
แนวคิดหลักของวิทยาการคอมพิวเตอร์ด้านการมองเห็น (Computer Vision) ถูกนำมาผสานรวมกับวิทยาการการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อสร้างแอปพลิเคชันในชีวิตประจำวันและผลิตภัณฑ์ขั้นสูงแอปพลิเคชันด้านการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ ที่พบได้บ่อยที่สุดบางส่วน ได้แก่
การจดจำใบหน้า:แอปพลิเคชันการจดจำใบหน้าเป็นตัวอย่างที่พบได้ทั่วไปของการประมวลผลภาพด้วยคอมพิวเตอร์ แอปพลิเคชันโซเชียลมีเดียใช้การจดจำใบหน้าเพื่อระบุและติดแท็กผู้ใช้ในรูปภาพ อัลกอริทึมการประมวลผลภาพด้วยคอมพิวเตอร์จะจับคู่ใบหน้าในภาพกับฐานข้อมูลโปรไฟล์ใบหน้า
การถ่ายภาพทางการแพทย์: ข้อมูล ภาพทางการแพทย์สำหรับการประมวลผลด้วยคอมพิวเตอร์มีบทบาทสำคัญในการให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ โดยการทำให้งานที่สำคัญต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การตรวจหาเนื้องอกหรือรอยโรคผิวหนังที่เป็นมะเร็ง
อุตสาหกรรมค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ:อุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซก็พบว่าเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิชั่นมีประโยชน์เช่นกัน พวกเขาใช้อัลกอริธึมในการระบุและจัดประเภทสินค้าประเภทเสื้อผ้าได้อย่างง่ายดาย ซึ่งช่วยปรับปรุงการค้นหาและคำแนะนำเพื่อประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้น
รถยนต์ไร้คนขับ:เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิชั่นกำลังปูทางไปสู่รถยนต์ไร้คนขับ ขั้นสูง โดยเพิ่มขีดความสามารถในการทำความเข้าใจสภาพแวดล้อม ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์วิชั่นจะได้รับข้อมูลวิดีโอหลายพันภาพจากมุมต่างๆ จากนั้นจะถูกประมวลผลและวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจป้ายจราจร ตรวจจับยานพาหนะอื่นๆ คนเดินเท้า วัตถุ และสถานการณ์อื่นๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้
ดังนั้น ขั้นตอนแรกในการพัฒนาโซลูชันด้านคอมพิวเตอร์วิชั่นที่มีประสิทธิภาพสูง เชื่อถือได้ และมีประสิทธิภาพสูงโดยใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงนั้น คืออะไร?
มองหาผู้เชี่ยวชาญด้านการรวบรวมและการติดป้ายกำกับข้อมูล ที่สามารถจัดหาข้อมูลการฝึกอบรม AI คุณภาพสูงสุดสำหรับคอมพิวเตอร์วิชั่นโดยมีผู้เชี่ยวชาญด้านการติดป้ายกำกับข้อมูลร่วมด้วย เพื่อให้มั่นใจในความถูกต้องแม่นยำ
ด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หลากหลาย และมีคุณภาพสูง คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรม ปรับแต่ง ออกแบบ และปรับใช้โซลูชันการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่รุ่นถัดไป และตามหลักการแล้ว พันธมิตรด้านบริการข้อมูลของคุณควรเป็น Shaip ซึ่งเป็นผู้นำอุตสาหกรรมในการให้บริการการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ที่ผ่านการทดสอบตั้งแต่ต้นทางจนถึงปลายทางสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ในโลกแห่งความเป็นจริง
[อ่านเพิ่มเติม: คู่มือเริ่มต้นใช้งานข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม AI: คำจำกัดความ ตัวอย่าง ชุดข้อมูล ]
