コンピュータビジョンベースのアプリケーションを導入する際の最初のステップは、データ収集戦略を策定することです。ラベル付けや画像注釈などの次のステップに進む前に、正確で動的かつ十分な量のデータを収集する必要があります。データ収集はコンピュータビジョンアプリケーションの成果に極めて重要な役割を果たしますが、しばしば見落とされがちです。
コンピュータビジョンデータ収集は、複雑で変化の激しい世界においても正確に動作できるものでなければならない。変化する自然界を正確に模倣したデータを用いて、機械学習システムを訓練する必要がある。
データセットに必要な品質について学び、データセット作成の実証済みの方法を探る前に、データ収集の XNUMX つの主要な要素について、その理由と時期について考えてみましょう。
まずは「理由」から。
履歴書アプリケーションの開発において、高品質のデータ収集が重要なのはなぜですか?
最近発表されたレポートによると、データ収集はコンピュータビジョン企業にとって大きな障害となっている。データ不足（44%）とデータカバレッジの低さ（47%）が、データ関連の複雑な問題の主な原因として挙げられている。さらに、回答者の57%は、データセットにエッジケースがもっと含まれていれば、機械学習のトレーニングの遅延の一部は軽減できたはずだと考えている。
データ収集は、ML および CV ベースのツールを開発する上で重要なステップです。 これは、繰り返されるパターンを特定するために分析される過去のイベントのコレクションです。 これらのパターンを使用して、ML システムをトレーニングして、非常に正確な予測モデルを開発できます。
予測型コンピュータビジョン（CV）モデルの性能は、学習に使用するデータの質に左右されます。高性能なCVアプリケーションやツールを実現するには、エラーがなく、多様で、関連性が高く、高品質な画像を用いてアルゴリズムを学習させる必要があります。
データ収集が重要で困難なタスクである理由
コンピューター ビジョン アプリケーションを開発するために貴重で高品質なデータを大量に収集することは、大企業と中小企業の両方にとって課題となる可能性があります。
では、企業は一般的に何をするのでしょうか？彼らはコンピュータービジョンデータの調達に乗り出します。
オープンソースのデータセットは、当面のニーズを満たすことができるかもしれませんが、不正確さ、法的問題、偏りなどが含まれている可能性もあります。データセットがコンピュータビジョンプロジェクトに有用または適切であるという保証はありません。オープンソースのデータセットを使用する際のデメリットは以下のとおりです。
- データセットの画像とビデオの品質により、データが使用できなくなります。
- データセットに多様性が欠けている可能性があります
- データセットにデータを入力することはできますが、正確なラベリングと注釈が不足しているため、モデルのパフォーマンスが低下します。
- データセットが無視している可能性のある法的強制がある可能性があります。
ここで、質問の XNUMX 番目の部分である「いつ」に答えます。
オーダーメイドのデータ作成が適切な戦略になるのはいつですか?
採用しているデータ収集方法で期待通りの結果が得られない場合は、独自のデータ収集手法を用いる必要があります。カスタムデータセット、つまり特注データセットは、コンピュータビジョンモデルが真価を発揮するユースケースに合わせて正確にカスタマイズされているため、AIトレーニングに特化して作成されます。
オーダーメイドのデータ作成により、バイアスを排除し、データセットにダイナミズム、品質、および密度を追加することができます。 さらに、エッジ ケースを考慮することもできます。これにより、現実世界の複雑さと予測不可能性にうまく対応するモデルを作成できます。
カスタム データ収集の基礎
これで、データ収集のニーズに対するソリューションがカスタム データセットを作成できることがわかりました。 しかし、社内で大量の画像や動画を収集することは、ほとんどの企業にとって大きな課題となる可能性があります。 次の解決策は、データ作成をプレミアム データ収集ベンダーにアウトソーシングすることです。
- 専門知識： データ収集の専門家は、プロジェクトの要件に合わせた画像とビデオを作成するための専門的なツール、技術、および機器を持っています。
- 経験： データ作成および注釈サービスの専門家 プロジェクトのニーズに合わせてデータを収集できる必要があります。
- シミュレーション： データ収集はキャプチャされるイベントの頻度に依存するため、まれにしか発生しないイベントや特殊なシナリオで発生するイベントをターゲットにすることは困難になります。
これを軽減するために、経験豊富な企業はトレーニング シナリオをシミュレートするか、人為的に作成します。 これらの現実的にシミュレートされた画像は、見つけにくい環境を構築することでデータセットを強化するのに役立ちます。 - コンプライアンス： データセットの収集を信頼できるベンダーに委託すると、法令順守とベスト プラクティスの遵守が容易になります。
トレーニング データセットの品質の評価
理想的なデータセットの本質を確立しましたが、今度はデータセットの品質の評価について話しましょう。
データ充足性：データセットに含まれるラベル付きインスタンスの数が多いほど、モデルの精度は向上します。
プロジェクトに必要なデータの量に対する明確な答えはありません。 ただし、データ量は、モデルに存在するタイプと機能によって異なります。 データ収集プロセスはゆっくりと開始し、モデルの複雑さに応じて量を増やします。
データの多様性：データセットの品質を判断する際には、量に加えてデータの多様性も考慮することが重要です。複数の変数を用いることでデータの不均衡を解消し、アルゴリズムの価値を高めることができます。
データの多様性：深層学習モデルは、データの多様性とダイナミズムによって性能が向上します。モデルに偏りや矛盾が生じないようにするには、特定のシナリオを過剰に表現したり、過少に表現したりすることを避けてください。
たとえば、モデルが車の画像を識別するようにトレーニングされており、モデルが日中にキャプチャされた車の画像のみでトレーニングされているとします。 その場合、夜間に露出すると不正確な予測が得られます。
データの信頼性：信頼性と正確性は、手動によるデータラベリングによる人的ミス、データの重複、不正確なデータラベリング属性など、いくつかの要因に依存します。
コンピュータビジョンのユースケース
コンピュータビジョンの中核概念は機械学習と統合され、日常的なアプリケーションや高度な製品を実現しています。最も一般的なコンピュータビジョンアプリケーションには以下のようなものがあります。
顔認識：顔認識アプリケーションは、コンピュータビジョンの非常に一般的な例です。ソーシャルメディアアプリケーションは、顔認識を使用して写真内のユーザーを識別し、タグ付けします。コンピュータビジョンのアルゴリズムは、画像内の顔を顔プロファイルデータベースと照合します。
医用画像処理：コンピュータビジョン用の医用画像データは、腫瘍や皮膚がん病変の検出といった重要な作業を自動化することで、医療提供において大きな役割を果たしている。
小売・eコマース業界： eコマース業界も、コンピュータビジョン技術の有用性を認識しています。衣料品を識別し、簡単に分類するアルゴリズムを使用することで、検索機能やレコメンデーションの精度を高め、ユーザーエクスペリエンスを向上させています。
自動運転車：コンピュータビジョンは、周囲の環境を認識する能力を高めることで、高度な自動運転車の開発を促進しています。コンピュータビジョンソフトウェアには、さまざまな角度から撮影された数千もの動画データが入力されます。これらのデータは処理・分析され、道路標識の認識、他の車両、歩行者、物体、その他の特殊な状況の検出に利用されます。
では、機械学習モデルで学習させた、高性能で効率的かつ信頼性の高いコンピュータビジョンソリューションを開発するための最初のステップは何でしょうか？
コンピュータビジョン向けの最高品質のAIトレーニングデータを提供できる、データ収集とアノテーションの専門家を探しています。また、精度を確保するために、専門家による人間参加型のアノテーターも必要とします。
大規模で多様な高品質のデータセットを使用すると、次の大きなコンピューター ビジョン ソリューションのトレーニング、調整、設計、導入に集中できます。 そして理想的には、データ サービス パートナーは、実世界の AI アプリケーションを開発するためのエンドツーエンドでテストされたコンピューター ビジョン サービスを提供する業界リーダーである Shaip であるべきです。
[こちらもご覧ください：AIトレーニングデータ入門ガイド：定義、例、データセット]
