Langkah pertama dalam menerapkan aplikasi berbasis visi komputer adalah mengembangkan strategi pengumpulan data. Data yang akurat, dinamis, dan dalam jumlah yang cukup besar perlu dikumpulkan sebelum langkah lebih lanjut, seperti pelabelan dan anotasi gambar, dapat dilakukan. Meskipun pengumpulan data memainkan peran penting dalam hasil aplikasi computer vision, hal ini sering diabaikan.
Grafik pengumpulan data visi komputer harus sedemikian rupa sehingga mampu beroperasi secara akurat di dunia yang kompleks dan dinamis. Data yang secara akurat meniru perubahan alam harus digunakan untuk melatih sistem ML.
Sebelum kita belajar tentang kualitas yang harus dimiliki dalam kumpulan data dan menjelajahi metode pembuatan kumpulan data yang telah terbukti, mari kita bahas mengapa dan kapan dua elemen utama pengumpulan data.
Mari kita mulai dengan "mengapa".
Mengapa pengumpulan data berkualitas penting untuk mengembangkan aplikasi CV?
Menurut laporan terbaru yang diterbitkan, mengumpulkan data telah menjadi hambatan yang signifikan bagi perusahaan visi komputer. Kurangnya data yang memadai (44%) dan cakupan data yang buruk (47%) adalah beberapa alasan utama komplikasi terkait data. Lebih-lebih lagi, 57% responden merasa bahwa beberapa penundaan pelatihan ML dapat dikurangi jika kumpulan data berisi lebih banyak kasus tepi.
Pengumpulan data merupakan langkah penting dalam mengembangkan alat berbasis ML dan CV. Ini adalah kumpulan peristiwa masa lalu yang dianalisis untuk mengidentifikasi pola berulang. Dengan menggunakan pola ini, sistem ML dapat dilatih untuk mengembangkan model prediksi yang sangat akurat.
Model CV prediktif hanya sebaik data yang Anda latih. Untuk aplikasi atau alat CV berperforma tinggi, Anda perlu melatih algoritme tentang bebas kesalahan, beragam, relevan, gambar berkualitas tinggi.
Mengapa Pengumpulan Data Merupakan Tugas Penting dan Menantang?
Mengumpulkan data berharga dan berkualitas dalam jumlah besar untuk mengembangkan aplikasi visi komputer dapat menimbulkan tantangan bagi bisnis besar dan kecil.
Jadi, apa yang umumnya dilakukan perusahaan? Mereka masuk untuk sumber data visi komputasi.
Meskipun kumpulan data sumber terbuka dapat melayani kebutuhan mendesak Anda, kumpulan data tersebut juga dapat dipenuhi dengan ketidakakuratan, masalah hukum, dan bias. Tidak ada jaminan bahwa kumpulan data akan berguna atau cocok untuk proyek visi komputer. Beberapa kelemahan menggunakan kumpulan data sumber terbuka adalah sebagai berikut:
- Kualitas gambar dan video dalam kumpulan data membuat data tidak dapat digunakan.
- Dataset bisa kekurangan keragaman
- Kumpulan data dapat diisi tetapi tidak memiliki pelabelan dan anotasi yang akurat, sehingga menghasilkan model yang berperforma buruk.
- Mungkin ada paksaan hukum yang dapat diabaikan oleh kumpulan data.
Di sini, kami menjawab bagian kedua dari pertanyaan kami – 'kapan'
Kapan pembuatan data pesanan menjadi strategi yang tepat?
Ketika metode pengumpulan data yang Anda terapkan tidak menghasilkan hasil yang diinginkan, Anda perlu beralih ke a pengumpulan data kustom teknik. Kumpulan data khusus atau dipesan lebih dahulu dibuat dari kasus penggunaan yang tepat yang dikembangkan oleh model visi komputer Anda karena disesuaikan secara tepat untuk pelatihan AI.
Dengan pembuatan data yang dipesan lebih dahulu, dimungkinkan untuk menghilangkan bias dan menambahkan dinamisme, kualitas, dan kepadatan ke kumpulan data. Selain itu, Anda juga dapat memperhitungkan kasus tepi, yang memungkinkan Anda membuat model yang berhasil memenuhi kompleksitas dan ketidakpastian dunia nyata.
Dasar-dasar Pengumpulan Data Kustom
Sekarang, kami tahu bahwa solusi untuk kebutuhan pengumpulan data Anda adalah dengan membuat kumpulan data khusus. Namun, mengumpulkan gambar dan video dalam jumlah besar secara internal dapat menjadi tantangan besar bagi sebagian besar bisnis. Solusi selanjutnya adalah mengalihdayakan pembuatan data ke vendor pengumpulan data premium.
- Keahlian: Pakar pengumpulan data memiliki alat, teknik, dan peralatan khusus untuk membuat gambar dan video yang selaras dengan persyaratan proyek.
- Pengalaman: Pakar layanan pembuatan dan anotasi data harus dapat mengumpulkan data yang selaras dengan kebutuhan proyek.
- Simulasi: Karena pengumpulan data bergantung pada frekuensi kejadian yang akan ditangkap, penargetan kejadian yang jarang terjadi atau dalam skenario edge-case menjadi sebuah tantangan.
Untuk mengurangi hal ini, perusahaan berpengalaman mensimulasikan atau membuat skenario pelatihan secara artifisial. Gambar yang disimulasikan secara realistis ini membantu menambah kumpulan data dengan membangun lingkungan yang sulit ditemukan. - Pemenuhan: Saat pengumpulan dataset dialihdayakan ke vendor yang andal, lebih mudah untuk memastikan kepatuhan terhadap kepatuhan hukum dan praktik terbaik.
Mengevaluasi kualitas set data pelatihan
Meskipun kita telah menetapkan dasar-dasar kumpulan data yang ideal, sekarang mari kita bicara tentang mengevaluasi kualitas kumpulan data.
Kecukupan Data: Semakin besar jumlah instance berlabel yang dimiliki set data Anda, semakin baik modelnya.
Tidak ada jawaban pasti untuk jumlah data yang mungkin Anda perlukan untuk proyek Anda. Namun, kuantitas data bergantung pada jenis dan fitur yang ada di model Anda. Mulai proses pengumpulan data secara perlahan, dan tingkatkan jumlahnya tergantung pada kompleksitas model.
Variabilitas Data: Selain kuantitas, variabilitas data juga penting untuk dipertimbangkan saat menentukan kualitas dataset. Memiliki beberapa variabel akan meniadakan ketidakseimbangan data dan membantu menambah nilai pada algoritme.
Keragaman Data: Model pembelajaran yang mendalam tumbuh subur pada keragaman dan dinamisme data. Untuk memastikan bahwa model tidak bias atau tidak konsisten, hindari skenario yang terlalu banyak atau kurang representatif.
Misalnya, misalkan sebuah model dilatih untuk mengidentifikasi gambar mobil, dan model tersebut hanya dilatih pada gambar mobil yang diambil pada siang hari. Dalam hal ini, itu akan menghasilkan prediksi yang tidak akurat saat terpapar pada malam hari.
Keandalan Data: Keandalan dan akurasi tergantung pada beberapa faktor, seperti kesalahan manusia karena manual pelabelan data, duplikasi data, dan atribut pelabelan data yang tidak akurat.
Gunakan Kasus Computer Vision
Konsep inti visi komputer terintegrasi dengan pembelajaran mesin untuk menghadirkan aplikasi sehari-hari dan produk canggih. Beberapa yang paling umum aplikasi visi komputer adalah
Pengenalan wajah: Aplikasi pengenalan wajah adalah contoh yang sangat umum dari visi komputer. Penggunaan aplikasi media sosial pengenalan wajah untuk mengidentifikasi dan menandai pengguna di foto. Algoritme CV mencocokkan wajah dalam gambar dengan basis data profil wajahnya.
Pencitraan medis: Pencitraan medis data untuk visi komputer memainkan peran utama dalam penyampaian layanan kesehatan dengan mengotomatiskan tugas-tugas penting seperti mendeteksi tumor atau lesi kulit kanker.
Industri Ritel & eCommerce: Industri eCommerce juga merasakan manfaat teknologi computer vision. Mereka menggunakan algoritme yang mengidentifikasi item pakaian dan mengklasifikasikannya dengan mudah. Ini membantu meningkatkan pencarian dan rekomendasi untuk pengalaman pengguna yang lebih baik.
Mobil Otonom: Visi komputer membuka jalan bagi kemajuan kendaraan otonom dengan meningkatkan kemampuan mereka untuk memahami lingkungan mereka. Perangkat lunak CV diisi dengan ribuan tangkapan video dari berbagai sudut. Mereka diproses dan dianalisis untuk memahami rambu-rambu jalan dan mendeteksi kendaraan lain, pejalan kaki, objek, dan skenario kasus tepi lainnya.
Jadi, apa langkah pertama dalam mengembangkan high-end, efisien, dan handal solusi visi komputer dilatih pada model ML?
Mencari ahli pengumpulan data dan ahli anotasi yang dapat memberikan kualitas terbaik Data pelatihan AI untuk visi komputer dengan ahli annotator manusia-dalam-putaran untuk memastikan akurasi.
Dengan kumpulan data yang besar, beragam, dan berkualitas tinggi, Anda dapat berfokus pada pelatihan, penyetelan, perancangan, dan penerapan solusi visi komputer besar berikutnya. Dan idealnya, mitra layanan data Anda haruslah Shaip, pemimpin industri dalam menyediakan layanan computer vision yang teruji end-to-end untuk mengembangkan aplikasi AI dunia nyata.
[Baca juga: Panduan Memulai Data Pelatihan AI: Definisi, Contoh, Kumpulan Data]
