ڪمپيوٽر ويزن تي ٻڌل ايپليڪيشنن کي استعمال ڪرڻ ۾ پهريون قدم ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي حڪمت عملي تيار ڪرڻ آهي. ڊيٽا جيڪو صحيح، متحرڪ، ۽ وڏي مقدار ۾ هجي، ان کي گڏ ڪرڻ جي ضرورت آهي ان کان اڳ جو وڌيڪ قدم کنيا وڃن، جهڙوڪ ليبلنگ ۽ تصويري تشريح، کڻي سگهجن. جيتوڻيڪ ڊيٽا گڏ ڪرڻ ڪمپيوٽر ويزن ايپليڪيشنن جي نتيجي ۾ هڪ اهم ڪردار ادا ڪري ٿو، پر ان کي اڪثر نظرانداز ڪيو ويندو آهي.
ڪمپيوٽر ويزن ڊيٽا ڪليڪشن اهڙي هجڻ گهرجي ته اهو هڪ پيچيده ۽ متحرڪ دنيا ۾ صحيح طور تي ڪم ڪرڻ جي قابل هجي. ڊيٽا جيڪو بدلجندڙ قدرتي دنيا جي صحيح نقل ڪري ٿو ان کي ايم ايل سسٽم کي تربيت ڏيڻ لاءِ استعمال ڪيو وڃي.
ان کان اڳ جو اسان ڊيٽا سيٽ ۾ موجود خاصيتن جي باري ۾ ڄاڻون ۽ ڊيٽا سيٽ جي ٺهڻ جي ثابت ٿيل طريقن کي ڳوليون، اچو ته ان ڳالهه تي غور ڪريون ته ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي ٻن اهم عنصرن مان ڇو ۽ ڪڏهن.
اچو ته "ڇو" سان شروع ڪريون.
سي وي ايپليڪيشنون ٺاهڻ لاءِ سٺي معيار جي ڊيٽا گڏ ڪرڻ ضروري ڇو آهي؟
شايع ٿيل هڪ تازي رپورٽ موجب، ڊيٽا گڏ ڪرڻ ڪمپيوٽر ويزن ڪمپنين لاءِ هڪ اهم رڪاوٽ بڻجي چڪو آهي. ڪافي ڊيٽا جي کوٽ (44٪) ۽ خراب ڊيٽا ڪوريج (47٪) ڊيٽا سان لاڳاپيل پيچيدگين جا ڪجهه مکيه سبب هئا. ان کان علاوه، 57٪ جواب ڏيندڙن محسوس ڪيو ته جيڪڏهن ڊيٽا سيٽ ۾ وڌيڪ ايج ڪيس هجن ها ته ڪجهه ايم ايل ٽريننگ دير کي گهٽائي سگهجي ها.
ڊيٽا گڏ ڪرڻ ML ۽ CV جي بنياد تي اوزارن کي ترقي ڪرڻ ۾ هڪ نازڪ قدم آهي. اهو ماضي جي واقعن جو هڪ مجموعو آهي جيڪو تجزيو ڪيو وڃي ٿو بار بار ٿيندڙ نمونن کي سڃاڻڻ لاءِ. انهن نمونن کي استعمال ڪندي، ايم ايل سسٽم کي تربيت ڏئي سگهجي ٿو انتهائي صحيح پيش گوئي واري ماڊل کي ترقي ڪرڻ لاء.
اڳڪٿي ڪندڙ سي وي ماڊل صرف اوترا ئي سٺا آهن جيترا ڊيٽا توهان انهن کي تربيت ڏيو ٿا. هڪ اعليٰ ڪارڪردگي واري سي وي ايپليڪيشن يا ٽول لاءِ، توهان کي الگورتھم کي غلطي کان پاڪ، متنوع، لاڳاپيل، اعليٰ معيار جي تصويرن تي تربيت ڏيڻ جي ضرورت آهي.
ڊيٽا گڏ ڪرڻ هڪ نازڪ ۽ مشڪل ڪم ڇو آهي؟
ڪمپيوٽر وژن ايپليڪيشنن کي ترقي ڪرڻ لاء قيمتي ۽ معيار جي ڊيٽا جي وڏي مقدار کي گڏ ڪرڻ ٻنهي وڏن ۽ ننڍن ڪاروبار لاء هڪ چئلينج پيدا ڪري سگهي ٿي.
تنهن ڪري، ڪمپنيون عام طور تي ڇا ڪنديون آهن؟ اهي ڪمپيوٽنگ ويزن ڊيٽا سورسنگ لاءِ ويندا آهن.
جڏهن ته اوپن سورس ڊيٽاسيٽ توهان جي فوري ضرورتن کي پورو ڪري سگهن ٿا، اهي غلطين، قانوني مسئلن ۽ تعصب سان ڀريل پڻ ٿي سگهن ٿا. ڪا به ضمانت ناهي ته ڊيٽاسيٽ ڪمپيوٽر ويزن منصوبن لاءِ ڪارآمد يا مناسب هوندو . اوپن سورس ڊيٽاسيٽ استعمال ڪرڻ جا ڪجهه نقصان هيٺ ڏنل آهن:
- ڊيٽا سيٽ ۾ تصوير ۽ وڊيو معيار ڊيٽا کي ناقابل استعمال بڻائي ٿو.
- ڊيٽا سيٽ ۾ تنوع جي کوٽ ٿي سگهي ٿي
- ڊيٽا سيٽ آباد ٿي سگهي ٿو پر درست ليبلنگ ۽ تشريح جي کوٽ آهي، نتيجي ۾ خراب ڪارڪردگي ماڊل.
- اتي قانوني مجبوريون ٿي سگھن ٿيون جيڪي ڊيٽا سيٽ کي نظرانداز ڪري سگھن ٿيون.
هتي، اسان پنهنجي سوال جي ٻئي حصي جو جواب ڏيون ٿا - 'جڏهن
ڪڏھن بيسپوڪ ڊيٽا ٺاھڻ صحيح حڪمت عملي بڻجي وڃي ٿي؟
جڏهن ڊيٽا گڏ ڪرڻ جا طريقا جيڪي توهان استعمال ڪندا آهيو گهربل نتيجا نه ڏيندا آهن، ته توهان کي هڪ ڪسٽم ڊيٽا گڏ ڪرڻ واري ٽيڪنڪ ڏانهن رخ ڪرڻ جي ضرورت آهي. ڪسٽم يا ڪسٽم ڊيٽا سيٽ بلڪل استعمال جي صورت ۾ ٺاهيا ويندا آهن جنهن تي توهان جو ڪمپيوٽر ويزن ماڊل ترقي ڪري ٿو ڇاڪاڻ ته اهي خاص طور تي AI ٽريننگ لاءِ ترتيب ڏنل آهن.
bespoke ڊيٽا ٺاهڻ سان، اهو ممڪن آهي ته تعصب کي ختم ڪرڻ ۽ ڊيٽا سيٽن ۾ متحرڪ، معيار ۽ کثافت شامل ڪرڻ. ان کان علاوه، توھان پڻ حساب ڪري سگھو ٿا کنڊ ڪيسن جو، جيڪو توھان کي ھڪڙو نمونو ٺاھڻ جي اجازت ڏيندو جيڪو ڪاميابيء سان حقيقي دنيا جي پيچيدگين ۽ غير متوقعيت کي پورو ڪري ٿو.
ڪسٽم ڊيٽا گڏ ڪرڻ جا بنيادي اصول
ھاڻي، اسان ڄاڻون ٿا ته توھان جي ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي ضرورتن جو حل ڪسٽم ڊيٽا سيٽ ٺاھي سگھي ٿو. اڃان تائين، گهر ۾ تصويرون ۽ وڊيوز جي وڏي مقدار گڏ ڪرڻ اڪثر ڪاروبار لاء هڪ وڏو چئلينج ٿي سگهي ٿو. اڳيون حل ڊيٽا ٺاھڻ کي پريميئم ڊيٽا گڏ ڪرڻ وارن وينڊرز کي آئوٽ سورس ڪندي.
- ماهر: ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي ماهر وٽ خاص اوزار، ٽيڪنڪ، ۽ سامان آهي تصويرون ۽ وڊيوز ٺاهڻ لاءِ جيڪي پروجيڪٽ جي گهرجن سان جڙيل آهن.
- تجربو: ڊيٽا ٺاھڻ ۽ تشريح خدمتون ماهر منصوبي جي ضرورتن سان ترتيب ڏنل ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي قابل هوندو.
- سمجهاڻيون: جيئن ته ڊيٽا گڏ ڪرڻ تي منحصر آهي واقعن جي تعدد تي قبضو ڪيو وڃي، انهن واقعن کي نشانو بڻائڻ جيڪي ڪڏهن ڪڏهن واقع ٿين ٿا يا ڪنڊ-ڪيس منظرنامي ۾ هڪ چئلينج بڻجي وڃي ٿو.
ھن کي گھٽائڻ لاءِ، تجربيڪار ڪمپنيون ٺاھين ٿيون يا مصنوعي طور تي تربيتي منظرنامو ٺاھين. اهي حقيقي طور تي ٺهيل تصويرون ماحول جي تعمير ڪندي ڊيٽا سيٽ کي وڌائڻ ۾ مدد ڪن ٿيون جيڪي ڳولڻ ڏکيو آهن. - فرمانبرداري: جڏهن ڊيٽا سيٽ گڏ ڪرڻ قابل اعتماد وينڊرز کي آئوٽ سورس ڪيو ويندو آهي، اهو قانوني تعميل ۽ بهترين عملن جي تعميل کي يقيني بڻائڻ آسان آهي.
تربيتي ڊيٽا سيٽ جي معيار جو جائزو وٺڻ
جڏهن ته اسان هڪ مثالي ڊيٽا سيٽ جي ضروريات کي قائم ڪيو آهي، اچو ته هاڻي ڊيٽا سيٽ جي خاصيتن جي تشخيص بابت ڳالهايون.
ڊيٽا جي ڪفايت: توهان جي ڊيٽا سيٽ ۾ ليبل ٿيل مثالن جو تعداد جيترو وڌيڪ هوندو، ماڊل اوترو ئي بهتر هوندو.
ڊيٽا جي مقدار جو ڪو به قطعي جواب نه آهي جيڪو توهان جي پروجيڪٽ لاءِ گهربل هجي. بهرحال، ڊيٽا جي مقدار تي منحصر آهي قسم ۽ خاصيتون توهان جي ماڊل ۾ موجود آهن. ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي عمل کي سست شروع ڪريو، ۽ مقدار کي وڌايو ماڊل پيچيدگي جي لحاظ سان.
ڊيٽا جي تبديلي: مقدار کان علاوه، ڊيٽا جي تبديلي کي پڻ غور ڪرڻ ضروري آهي جڏهن ڊيٽا سيٽ جي معيار کي طئي ڪيو وڃي. ڪيترائي متغير هجڻ سان ڊيٽا جي عدم توازن کي رد ڪيو ويندو ۽ الگورتھم ۾ قدر شامل ڪرڻ ۾ مدد ملندي.
ڊيٽا جي تنوع: هڪ ڊيپ لرننگ ماڊل ڊيٽا جي تنوع ۽ متحرڪيت تي ترقي ڪري ٿو. انهي ڳالهه کي يقيني بڻائڻ لاءِ ته ماڊل جانبدار يا متضاد نه آهي، وڌيڪ يا گهٽ نمائندگي ڪندڙ منظرنامي کان پاسو ڪريو.
مثال طور، فرض ڪريو ھڪڙي ماڊل کي تربيت ڏني پئي وڃي ڪارن جي تصويرن کي سڃاڻڻ لاءِ، ۽ ماڊل کي تربيت ڏني وئي آھي رڳو ڏينھن جي روشنيءَ ۾ پڪڙيل ڪار جي تصويرن تي. انهي صورت ۾، اهو غلط اڳڪٿيون پيدا ڪندو جڏهن رات جي دوران ظاهر ڪيو ويندو.
ڊيٽا جي اعتبار: اعتبار ۽ درستگي ڪيترن ئي عنصرن تي منحصر آهي، جهڙوڪ دستي ڊيٽا ليبلنگ جي ڪري انساني غلطيون ، ڊيٽا جي نقل، ۽ غلط ڊيٽا ليبلنگ خاصيتون.
ڪمپيوٽر ويزن جا ڪيس استعمال ڪريو
ڪمپيوٽر ويزن جا بنيادي تصور مشين لرننگ سان گڏ ڪيا ويا آهن ته جيئن روزمره جي ايپليڪيشنن ۽ جديد شين کي پهچائي سگهجي. ڪجھ عام ڪمپيوٽر ويزن ايپليڪيشنون آهن
چهري جي سڃاڻپ: چهري جي سڃاڻپ جون ايپليڪيشنون ڪمپيوٽر ويزن جي هڪ تمام عام مثال آهن. سوشل ميڊيا ايپليڪيشنون تصويرن ۾ استعمال ڪندڙن کي سڃاڻڻ ۽ ٽيگ ڪرڻ لاءِ چهري جي سڃاڻپ استعمال ڪن ٿيون . سي وي الگورٿم تصويرن ۾ چهري کي ان جي چهري جي پروفائل ڊيٽابيس سان ملائي ٿو.
طبي تصوير: ڪمپيوٽر جي نظر لاءِ طبي تصويري ڊيٽا صحت جي سار سنڀال ۾ اهم ڪردار ادا ڪري ٿو، نازڪ ڪمن جهڙوڪ ٽامي يا ڪينسر واري چمڙي جي زخمن کي ڳولڻ کي خودڪار بڻائي ٿو.
پرچون ۽ اي ڪامرس انڊسٽري: اي ڪامرس انڊسٽري پڻ ڪمپيوٽر ويزن ٽيڪنالاجي کي ڪارآمد ڳولي رهي آهي. اهي هڪ الگورتھم استعمال ڪن ٿا جيڪو ڪپڙن جي شين جي سڃاڻپ ڪري ٿو ۽ انهن کي آساني سان درجه بندي ڪري ٿو. هي هڪ بهتر صارف تجربي لاءِ ڳولا ۽ سفارشن کي بهتر بڻائڻ ۾ مدد ڪري ٿو.
خودمختيار ڪارون: ڪمپيوٽر ويزن ترقي يافته خودمختيار گاڏين لاءِ رستو هموار ڪري رهيو آهي انهن جي ماحول کي سمجهڻ جي صلاحيتن کي وڌائيندي. سي وي سافٽ ويئر مختلف زاوين کان هزارين وڊيو ڪيپچرز سان ڀريل آهي. روڊ جي نشانين کي سمجهڻ ۽ ٻين گاڏين، پيادلن، شين، ۽ ٻين ايج ڪيس منظرنامي کي ڳولڻ لاءِ انهن کي پروسيس ۽ تجزيو ڪيو ويندو آهي.
تنهن ڪري، ايم ايل ماڊلز تي تربيت يافته هڪ اعليٰ درجي جي، ڪارآمد، ۽ قابل اعتماد ڪمپيوٽر ويزن حل کي ترقي ڪرڻ ۾ پهريون قدم ڇا آهي ؟
درستگي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ماهر انساني-ان-دي-لوپ اينوٽيٽرز سان گڏ ڪمپيوٽر ويزن لاءِ اعليٰ معيار جي AI تربيتي ڊيٽا مهيا ڪرڻ لاءِ ماهر ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ تشريح جي ماهرن کي ڳولڻ .
هڪ وڏي، متنوع، اعليٰ معيار جي ڊيٽا سيٽ سان، توهان تربيت، ٽيوننگ، ڊزائيننگ، ۽ ايندڙ وڏي ڪمپيوٽر ويزن حل کي ترتيب ڏيڻ تي ڌيان ڏئي سگهو ٿا. ۽ مثالي طور، توهان جي ڊيٽا سروس پارٽنر Shaip هجڻ گهرجي، حقيقي دنيا جي AI ايپليڪيشنن کي ترقي ڪرڻ لاء آخر کان آخر تائين آزمائشي ڪمپيوٽر ويزن سروسز مهيا ڪرڻ ۾ صنعت جو اڳواڻ.
[پڻ پڙهو: AI ٽريننگ ڊيٽا اسٽارٽر گائيڊ: تعريف، مثال، ڊيٽا سيٽس ]
