কম্পিউটার ভিশন-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন স্থাপনের প্রথম ধাপ হল একটি ডেটা সংগ্রহের কৌশল তৈরি করা। লেবেলিং এবং ছবি টীকা, গ্রহণ করা যেতে পারে। যদিও তথ্য সংগ্রহ কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশনের ফলাফলে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, এটি প্রায়শই উপেক্ষা করা হয়।
সার্জারির কম্পিউটার ভিশন ডেটা সংগ্রহ এমন হওয়া উচিত যে এটি একটি জটিল এবং গতিশীল বিশ্বে সঠিকভাবে কাজ করতে সক্ষম। পরিবর্তিত প্রাকৃতিক বিশ্বকে সঠিকভাবে অনুকরণ করে এমন ডেটা এমএল সিস্টেমকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করা উচিত।
ডেটাসেটে থাকা আবশ্যক গুণাবলী সম্পর্কে জানার আগে এবং ডেটাসেট তৈরির প্রমাণিত পদ্ধতিগুলি অন্বেষণ করার আগে, আসুন ডেটা সংগ্রহের দুটি প্রধান উপাদান কেন এবং কখন তা মোকাবেলা করি৷
আসুন "কেন" দিয়ে শুরু করা যাক।
সিভি অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য কেন ভাল মানের ডেটা সংগ্রহ গুরুত্বপূর্ণ?
সম্প্রতি প্রকাশিত এক প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, তথ্য সংগ্রহ কম্পিউটার ভিশন কোম্পানিগুলির জন্য একটি উল্লেখযোগ্য বাধা হয়ে দাঁড়িয়েছে। পর্যাপ্ত ডেটার অভাব (44%) এবং দুর্বল ডেটা কভারেজ (47%) ডেটা-সম্পর্কিত জটিলতার প্রধান কারণগুলির মধ্যে একটি। তাছাড়া, 57% উত্তরদাতাদের মনে হয়েছে যে যদি ডেটাসেটে আরও এজ কেস থাকে তবে এমএল প্রশিক্ষণের কিছু বিলম্ব উপশম করা যেত।
ML এবং CV-ভিত্তিক সরঞ্জামগুলি বিকাশের ক্ষেত্রে ডেটা সংগ্রহ একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এটি অতীতের ইভেন্টগুলির একটি সংগ্রহ যা পুনরাবৃত্ত নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে বিশ্লেষণ করা হয়। এই নিদর্শনগুলি ব্যবহার করে, এমএল সিস্টেমগুলিকে অত্যন্ত-সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি বিকাশের জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সিভি মডেলগুলি আপনি তাদের প্রশিক্ষণের ডেটার মতোই ভাল। একটি উচ্চ-সম্পাদক সিভি অ্যাপ্লিকেশন বা টুলের জন্য, আপনাকে ত্রুটি-মুক্ত, বৈচিত্র্যময়, প্রাসঙ্গিক, অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ দিতে হবে। উচ্চ মানের চিত্র.
কেন ডেটা সংগ্রহ একটি জটিল এবং চ্যালেঞ্জিং টাস্ক?
কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য প্রচুর পরিমাণে মূল্যবান এবং মানসম্পন্ন ডেটা সংগ্রহ করা বড় এবং ছোট উভয় ব্যবসায়ের জন্যই একটি চ্যালেঞ্জ তৈরি করতে পারে।
সুতরাং, কোম্পানিগুলি সাধারণত কি করে? তারা জন্য যান কম্পিউটিং ভিশন ডেটা সোর্সিং.
যদিও ওপেন-সোর্স ডেটাসেটগুলি আপনার তাৎক্ষণিক প্রয়োজনগুলি পূরণ করতে পারে, সেগুলি ভুল, আইনি সমস্যা এবং পক্ষপাতের সাথেও ধাঁধাঁযুক্ত হতে পারে। ডেটাসেটটি উপযোগী বা উপযুক্ত হবে এমন কোন নিশ্চয়তা নেই কম্পিউটার ভিশন প্রকল্প. ওপেন সোর্স ডেটাসেট ব্যবহার করার কিছু অসুবিধা নিম্নরূপ:
- ডেটাসেটের ইমেজ এবং ভিডিওর গুণমান ডেটাকে অব্যবহারযোগ্য করে তোলে।
- ডেটাসেটের বৈচিত্র্যের অভাব হতে পারে
- ডেটাসেটটি জনবহুল হতে পারে তবে সঠিক লেবেলিং এবং টীকা নেই, যার ফলে মডেলগুলি খারাপভাবে কাজ করছে।
- আইনগত বাধ্যবাধকতা থাকতে পারে যা ডেটাসেট উপেক্ষা করতে পারে।
এখানে, আমরা আমাদের প্রশ্নের দ্বিতীয় অংশের উত্তর দিচ্ছি - 'কখন
বেসপোক ডেটা তৈরি কখন সঠিক কৌশল হয়ে ওঠে?
যখন আপনি নিযুক্ত ডেটা সংগ্রহের পদ্ধতিগুলি পছন্দসই ফলাফল দেয় না, তখন আপনাকে চালু করতে হবে a কাস্টম ডেটা সংগ্রহ প্রযুক্তি. কাস্টম বা বেসপোক ডেটাসেটগুলি আপনার কম্পিউটার ভিশন মডেলের সঠিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে তৈরি হয় কারণ সেগুলি এআই প্রশিক্ষণের জন্য সঠিকভাবে কাস্টমাইজ করা হয়েছে।
বেসপোক ডেটা তৈরির মাধ্যমে, পক্ষপাত দূর করা এবং ডেটাসেটে গতিশীলতা, গুণমান এবং ঘনত্ব যোগ করা সম্ভব। তদুপরি, আপনি প্রান্তের ক্ষেত্রেও অ্যাকাউন্ট করতে পারেন, যা আপনাকে এমন একটি মডেল তৈরি করতে দেয় যা বাস্তব জগতের জটিলতা এবং অনির্দেশ্যতা সফলভাবে পূরণ করে।
কাস্টম ডেটা সংগ্রহের মৌলিক বিষয়
এখন, আমরা জানি যে আপনার ডেটা সংগ্রহের প্রয়োজনের সমাধান হল কাস্টম ডেটাসেট তৈরি করা। তবুও, ঘরে ঘরে প্রচুর পরিমাণে ছবি এবং ভিডিও সংগ্রহ করা বেশিরভাগ ব্যবসার জন্য একটি বড় চ্যালেঞ্জ হতে পারে। পরবর্তী সমাধান হবে প্রিমিয়াম ডেটা সংগ্রহ বিক্রেতাদের কাছে ডেটা তৈরির আউটসোর্সিং।
- দক্ষতা: একটি ডেটা সংগ্রহ বিশেষজ্ঞের কাছে প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তার সাথে সারিবদ্ধ ছবি এবং ভিডিও তৈরি করার জন্য বিশেষ সরঞ্জাম, কৌশল এবং সরঞ্জাম রয়েছে।
- অভিজ্ঞতা: ডেটা তৈরি এবং টীকা পরিষেবা বিশেষজ্ঞ প্রকল্পের প্রয়োজনের সাথে সারিবদ্ধ ডেটা সংগ্রহ করতে সক্ষম হওয়া উচিত।
- সিমুলেশন: যেহেতু ডেটা সংগ্রহ করা ঘটনাগুলির ফ্রিকোয়েন্সি ক্যাপচার করার উপর নির্ভর করে, তাই কদাচিৎ বা এজ-কেস পরিস্থিতিতে ঘটে এমন ইভেন্টগুলিকে লক্ষ্য করা একটি চ্যালেঞ্জ হয়ে দাঁড়ায়।
এটি প্রশমিত করার জন্য, অভিজ্ঞ কোম্পানিগুলি অনুকরণ করে বা কৃত্রিমভাবে প্রশিক্ষণের পরিস্থিতি তৈরি করে। এই বাস্তবসম্মতভাবে সিমুলেটেড চিত্রগুলি খুঁজে পাওয়া কঠিন এমন পরিবেশ তৈরি করে ডেটাসেটকে বৃদ্ধি করতে সহায়তা করে। - সম্মতি: যখন ডেটাসেট সংগ্রহ নির্ভরযোগ্য বিক্রেতাদের কাছে আউটসোর্স করা হয়, তখন আইনি সম্মতি এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি মেনে চলা নিশ্চিত করা সহজ হয়।
প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের গুণমান মূল্যায়ন করা
যদিও আমরা একটি আদর্শ ডেটাসেটের প্রয়োজনীয়তাগুলি প্রতিষ্ঠা করেছি, আসুন এখন ডেটাসেটের গুণাবলীর মূল্যায়ন সম্পর্কে কথা বলি৷
তথ্য পর্যাপ্ততা: আপনার ডেটাসেটের লেবেলযুক্ত দৃষ্টান্তের সংখ্যা যত বেশি, মডেল তত ভাল।
আপনার প্রকল্পের জন্য আপনার কতটা ডেটা প্রয়োজন হতে পারে তার কোনও নির্দিষ্ট উত্তর নেই। যাইহোক, ডেটার পরিমাণ নির্ভর করে আপনার মডেলের ধরণ এবং বৈশিষ্ট্যের উপর। ধীরে ধীরে ডেটা সংগ্রহ প্রক্রিয়া শুরু করুন এবং মডেল জটিলতার উপর নির্ভর করে পরিমাণ বাড়ান।
ডেটা পরিবর্তনশীলতা: পরিমাণের পাশাপাশি, ডেটাসেটের গুণমান নির্ধারণ করার সময় ডেটা পরিবর্তনশীলতাও বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ। বেশ কয়েকটি ভেরিয়েবল থাকা ডেটা ভারসাম্যহীনতাকে অস্বীকার করবে এবং অ্যালগরিদমে মান যোগ করতে সহায়তা করবে।
ডেটা বৈচিত্র্য: একটি গভীর শিক্ষার মডেল ডেটা বৈচিত্র্য এবং গতিশীলতার উপর উন্নতি লাভ করে। মডেলটি যে পক্ষপাতদুষ্ট বা অসঙ্গতিপূর্ণ নয় তা নিশ্চিত করতে, অতিরিক্ত- বা কম-প্রতিনিধিত্বকারী পরিস্থিতি এড়িয়ে চলুন।
উদাহরণস্বরূপ, ধরুন একটি মডেলকে গাড়ির ছবি শনাক্ত করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে, এবং মডেলটিকে শুধুমাত্র দিনের আলোতে ধারণ করা গাড়ির চিত্রগুলিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। সেই ক্ষেত্রে, রাতের বেলা উন্মুক্ত হলে এটি ভুল ভবিষ্যদ্বাণী দেবে।
ডেটা নির্ভরযোগ্যতা: নির্ভরযোগ্যতা এবং নির্ভুলতা বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে, যেমন ম্যানুয়ালের কারণে মানুষের ত্রুটি ডেটা লেবেলিং, ডেটার ডুপ্লিকেশন, এবং ভুল ডেটা লেবেলিং বৈশিষ্ট্য।
কম্পিউটার ভিশনের ক্ষেত্রে ব্যবহার করুন
কম্পিউটার ভিশনের মূল ধারণাগুলি প্রতিদিনের অ্যাপ্লিকেশন এবং উন্নত পণ্য সরবরাহ করার জন্য মেশিন লার্নিংয়ের সাথে একীভূত হয়। সবচেয়ে সাধারণ কিছু কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশন হয়
মুখের স্বীকৃতি: ফেসিয়াল রিকগনিশন অ্যাপ্লিকেশন কম্পিউটার ভিশনের একটি খুব সাধারণ উদাহরণ। সামাজিক মিডিয়া অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার মুখের স্বীকৃতি ফটোতে ব্যবহারকারীদের চিহ্নিত করতে এবং ট্যাগ করতে। সিভি অ্যালগরিদম তার ফেসিয়াল প্রোফাইল ডাটাবেসের সাথে ছবির মুখের সাথে মিলে যায়।
মেডিকেল ইমেজিং: মেডিকেল ইমেজিং কম্পিউটার ভিশনের জন্য ডেটা টিউমার বা ক্যান্সারযুক্ত ত্বকের ক্ষত সনাক্তকরণের মতো গুরুত্বপূর্ণ কাজগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্বাস্থ্যসেবা সরবরাহে একটি প্রধান ভূমিকা পালন করে।
খুচরা শিল্প: ই-কমার্স ইন্ডাস্ট্রি কম্পিউটার ভিশন প্রযুক্তিকে উপযোগী মনে করছে। তারা একটি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা পোশাকের আইটেমগুলি সনাক্ত করে এবং তাদের সহজেই শ্রেণীবদ্ধ করে। এটি একটি বৃহত্তর ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার জন্য অনুসন্ধান এবং সুপারিশগুলি উন্নত করতে সহায়তা করে৷
স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি: কম্পিউটার দৃষ্টি উন্নত জন্য পথ প্রশস্ত করা হয় স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন তাদের পরিবেশ বোঝার ক্ষমতা বাড়ানোর মাধ্যমে। সিভি সফ্টওয়্যারটি বিভিন্ন কোণ থেকে হাজার হাজার ভিডিও ক্যাপচারের সাথে খাওয়ানো হয়। রাস্তার চিহ্নগুলি বুঝতে এবং অন্যান্য যানবাহন, পথচারী, বস্তু এবং অন্যান্য প্রান্ত-কেস পরিস্থিতিতে সনাক্ত করতে সেগুলি প্রক্রিয়া করা হয় এবং বিশ্লেষণ করা হয়।
সুতরাং, এমএল মডেলগুলিতে প্রশিক্ষিত একটি উচ্চ-সম্পন্ন, দক্ষ, এবং নির্ভরযোগ্য কম্পিউটার দৃষ্টি সমাধান বিকাশের প্রথম পদক্ষেপ কী?
বিশেষজ্ঞ ডেটা সংগ্রহ এবং টীকা বিশেষজ্ঞদের সন্ধান করুন যারা সর্বোচ্চ মানের প্রদান করতে পারেন কম্পিউটার ভিশনের জন্য এআই প্রশিক্ষণ ডেটা সঠিকতা নিশ্চিত করতে বিশেষজ্ঞ হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ টীকাকারদের সাথে।
একটি বৃহৎ, বৈচিত্র্যময়, উচ্চ-মানের ডেটাসেটের সাহায্যে, আপনি পরবর্তী-বড় কম্পিউটার ভিশন সলিউশনের প্রশিক্ষণ, টিউনিং, ডিজাইনিং এবং স্থাপনে ফোকাস করতে পারেন। এবং আদর্শভাবে, আপনার ডেটা পরিষেবা অংশীদার হওয়া উচিত Shaip, এন্ড-টু-এন্ড পরীক্ষিত প্রদানের ক্ষেত্রে শিল্পের নেতা কম্পিউটার দৃষ্টি পরিষেবা বাস্তব-বিশ্ব এআই অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য।
