Алгоритмы компьютерного зрения — это не волшебство. Им нужны данные для работы, и они могут быть настолько хороши, насколько хороши данные, которые вы вводите. Разработка алгоритмов компьютерного зрения зависит от больших объемов данных, из которых в процессе обучения извлекается множество сущностей, отношений и кластеров. Чтобы расширить и обогатить корреляции, сделанные алгоритмом, ему нужны данные из разных источников, в разных форматах, о разных бизнес-процессах.

Сбор и подготовка набора данных — одна из самых важных частей при создании проекта ML/AI. Технология, применяемая в любых проектах машинного обучения, не может работать должным образом, если набор данных недостаточно подготовлен и предварительно обработан. Это разные источники для сбора нужных данных в зависимости от задачи. Ниже мы поделились четырьмя различными способами получения данных для вашей модели.

1. Получите открытые наборы данных

Публичные наборы данных поступают от организаций и предприятий, которые достаточно открыты для обмена. Они легко доступны и доступны для использования, как правило, в Интернете. Их создали отдельные лица, предприятия, правительства и организации. Некоторые из них бесплатны, а для использования других требуется покупка лицензии. Открытые данные иногда называют общедоступными или открытыми, но обычно они не могут быть изменены в опубликованной форме. Он доступен в различных форматах (например, CSV, JSON, BigQuery). Изучите Kaggle, Google Dataset Search и другие ресурсы, чтобы найти то, что вас заинтриговало.

Некоторые наборы открытых данных аннотированы или предварительно помечены для конкретных вариантов использования, которые могут отличаться от ваших. Например, если маркировка не соответствует вашим высоким стандартам, это может негативно повлиять на вашу модель или потребовать от вас затрат большего количества ресурсов на проверку аннотаций, чем если бы вы приобрели подходящий набор данных в первую очередь. Хотя эти возможности существуют, обычно реальная ценность заключается в собранных внутри компании золотых самородках данных, извлеченных из бизнес-решений и деятельности вашей собственной компании.

2. Соберите или создайте свой собственный набор данных

Вы можете создать свой собственный набор данных, используя собственные ресурсы или услуги, которые вы нанимаете. Вы можете собирать данные вручную, используя программные инструменты, такие как инструменты веб-скрейпинга. Вы также можете собирать данные с помощью устройств, таких как камеры или датчики, чтобы снимать фотографии и видео сценариев, на которых вы хотите обучить свою модель. Вы можете использовать третью сторону для некоторых аспектов этого процесса, таких как создание устройств IoT, дронов или спутников.

Вы можете собрать некоторые из этих задач, чтобы собрать правду или установить реальные условия. Если вы знаете задачи, которые должно решать машинное обучение, вы можете заранее настроить механизм сбора данных. Вам необходимо выделить пул ресурсов, чтобы понять характер обучающих и тестовых данных и вручную собрать их из разных ресурсов. Обычно сбор данных — это работа дата-инженера, специалиста, ответственного за создание инфраструктур данных. Но на начальных этапах можно привлечь инженера-программиста, имеющего некоторый опыт работы с базами данных.

3. Отдать на аутсорсинг стороннему поставщику.

Здесь вы работаете с организацией или поставщиком, который собирает данные для вас. Это может включать ручной сбор данных людьми или автоматизированный сбор данных с использованием алгоритмов очистки данных. Это хороший выбор, когда вам нужно много данных, но нет внутреннего ресурса для выполнения работы. Это особенно полезный вариант, когда вы хотите использовать опыт поставщика в различных сценариях использования, чтобы определить наилучшие способы сбора данных.

Создание такого потенциала для выполнения этой работы собственными силами представляет ряд проблем для технологических компаний. Аутсорсинг специальных услуг по сбору данных может помочь решить ряд этих проблем. TagX предоставляет профессиональные управляемые услуги по сбору данных и аннотации, отвечающие вашим требованиям к точности, гибкости и доступности.

4. Генерация синтетических данных

Генерация синтетических данных фокусируется на визуальном моделировании и воссоздании реальных сред. Это фотореалистичные, масштабируемые и мощные данные, созданные с помощью передовой компьютерной графики и алгоритмов генерации данных для обучения. Он чрезвычайно изменчив, беспристрастен и аннотирован с абсолютной точностью и достоверностью, устраняя узкие места, возникающие при ручном сборе данных и аннотации.

Поскольку синтетические данные генерируются с нуля, практически нет ограничений на то, что можно создать; это как рисовать на белом холсте. Это снижает потребность в сборе данных из реальных событий, и по этой причине становится возможным генерировать данные и создавать набор данных гораздо быстрее, чем набор данных, зависящий от реальных событий. Это означает, что большие объемы данных могут быть получены в короткие сроки. Это особенно верно для событий, которые происходят редко, поскольку, если событие редко происходит в дикой природе, из некоторых подлинных образцов данных можно смоделировать больше данных. TagX также расширяет свой опыт в создании синтетических данных, чтобы предоставить вам большие объемы наборов данных специально для требований вашей модели.

Вывод

Есть много способов получить обучающие наборы данных. В TagX мы можем помочь вам выбрать лучший подход к закупке наборов данных для ваших приложений ИИ.

Закажите консультацию сегодня на http://www.tagxdata.com