Александр Иванов
14.05.2023 Распознавание

Что такое сбор данных? И почему это важно для обучения моделей искусственного интеллекта?

На пальцах рассказываем об особенностях процесса сбора данных, в чем он заключается и почему действительно так важен для ИИ.

Собирать данные для ИИ - что это значит?

Сбор данных — это первый шаг в процессе создания набора данных для использования в обучении машинному обучению и компьютерному зрению. Качественный сбор данных необходим для успеха в решении поставленной задачи: качество модели ИИ может быть таким же хорошим, как и качество набора данных, на котором она обучена.

Например, предположим, что мы хотим обучить модель ИИ компьютерного зрения распознавать изображения разных пород собак. Для этого нам потребуется собрать надежный набор данных изображений для каждой породы, которую мы хотим распознать. После получения каждое изображение должно быть помечено правильной категорией. Изображениям также может потребоваться постобработка, например обрезка или изменение размера, чтобы подготовить их к использованию в обучении.

При сборе данных мы должны помнить о следующих правилах:

Для достижения наилучших результатов набор данных должен иметь примерно сбалансированную выборку изображений из каждой категории. Например, если мы хотим распознать 10 разных пород собак, изображения каждой породы должны занимать примерно 10% в наборе данных.
Очень важно получить разнообразный образец каждой категории. Например, в компьютерном зрении один и тот же объект может сильно отличаться от изображения к изображению в зависимости от таких факторов, как угол, размер, условия освещения, фон и т. д.
После сбора данных их необходимо разделить на три набора: обучающий набор, валидационный (для проверке на самой моделе) набор и тестовый набор:
Учебный набор используется для первоначального обучения и подгонки модели.
Набор проверки используется для настройки различных частей конфигурации модели (известных как гиперпараметры).
Тестовый набор используется для оценки производительности модели на свежих, невидимых данных, чтобы дать представление о том, как она будет работать в реальном мире.

Данные должны быть случайным образом разделены на каждый из наборов, чтобы обеспечить адекватное представление у ИИ о каждой категории в процессе обучения. Обучающий набор обычно составляет от 60 до 80 % от общего размера набора данных, оставляя 10–20 % для каждого из проверочных и тестовых наборов.

Мы в NeuroCore предоставляем инструменты и оказываем услуги для сбора данных, разметки и обучения ИИ.

Расскажите нам о своём проекте

Отправляя это, вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности

Готовые проекты

Наша команда с 2017 года успешно реализовала 54 проекта с искусственным интеллектом. Тут собраны наши лучшие работы, про которые мы можем рассказать, про некоторые совсем немного, а некоторые мы вообще не можем тут упомянуть из-за NDA. Но готовы применять опыт в разработке нейросетей для ваших задач.

bracket
Разработка нейросети
Нейросеть, которая следит за здоровьем коров
Нейросеть, которая следит за здоровьем коров
Разработка крупной системы
Классификация
и распознавание
повреждений автомобилей
Классификация и распознавание повреждений автомобилей
Разработка крупной системы
Анализируем запрещенные
предметы в багаже
при помощи рентгена и ИИ
Анализируем запрещенные предметы в багаже при помощи рентгена и ИИ
Разработка крупной системы
Платформа с единым
реестром интернет-рекламы
Платформа с единым реестром интернет-реклам
Разработка крупной системы
Распознавание
автомобильных номеров
для парковок, ТЦ и БЦ
Распознавание автомобильных номеров для парковок, ТЦ и БЦ
Разработка крупной системы
Контролируем бодрость
сотрудников аэропорта,
чтобы вы улетели в отпуск
Контролируем бодрость сотрудников аэропорта, чтобы вы улетели в отпуск
Сбор данных для обучения ИИ
Устраиваем драки,
чтобы в вашем городе
стало безопаснее
Устраиваем драки, чтобы в вашем городе стало безопаснее
Сбор данных для обучения ИИ
Научили нейросеть распознавать огнестрельное оружие
Научили нейросеть распознавать огнестрельное оружие
Разработка крупной системы
Сделали нейросеть которая распознает возраст – для безопасности и аналитики
Научили нейросеть распознавать огнестрельное оружие
Разработка нейросети
Распознавание рукописного текста на бланках экзаменов
Распознавание рукописного текста на бланках
Разработка крупной системы
Распознаем пустые полки в магазинах чтобы их снова заполнили продуктами
Распознавание рукописного текста на бланках
Разработка крупной системы
Платформа для определения целевой аудитории среди блогеров
Разработка крупной системы
Разработка крупной системы
Распознавание погрузчиков на складах, снижаем риск травм работников
Разработка крупной системы
Разработка нейросети
Повышаем качество снимков с дрона, чтобы их было проще обрабатывать
Разработка нейросети

Создадим проект мечты вместе

Напишите нам в Telegram о подробностях вашего проекта, и мы проведем бесплатную консультацию по автоматизации вашего бизнеса
Наверх