Bilgisayarla görme modelleri oluştururken yüksek kaliteli veri ihtiyacını keşfederken bize katılın. Veri kalitesinin model performansını nasıl etkileyebileceğini keşfedin.
2019 itibariyle, kurumsal yapay zekanın (AI) benimsenmesi önceki dört yıla göre %270 oranında artmıştır. Bu büyüme, makinelerin çevrelerindeki dünyadan gelen görsel verileri yorumlamasını ve analiz etmesini sağlayan yapay zeka sistemleri olan bilgisayarla görme (CV) uygulamalarının hızlı entegrasyonunu körükledi. Bu uygulamalar, tıbbi görüntülemede hastalıkların tespit edilmesinden otonom araçların etkinleştirilmesine, ulaşımda trafik akışının optimize edilmesinden güvenlik sistemlerinde gözetimin geliştirilmesine kadar çok çeşitli teknolojileri desteklemektedir.
gibi son teknoloji bilgisayarla görme modellerinin olağanüstü doğruluğu ve eşsiz performansı Ultralytics YOLO11 bu üstel büyümeyi büyük ölçüde yönlendirmiştir. Ancak bu modellerin performansı büyük ölçüde modelleri eğitmek, doğrulamak ve test etmek için kullanılan verilerin niteliğine ve niceliğine bağlıdır.
Yeterli ve yüksek kaliteli veri olmadan, bilgisayarla görme modellerinin endüstri standartlarını karşılayacak şekilde etkili bir şekilde eğitilmesi ve ince ayar yapılması zor olabilir. Bu makalede, bilgisayarla görme modellerinin oluşturulmasında verilerin hayati rolünü ve bilgisayarla görmede yüksek kaliteli verilerin neden bu kadar önemli olduğunu inceleyeceğiz. Ayrıca, özel bilgisayarla görme modellerini eğitirken yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmanıza yardımcı olacak bazı ipuçlarını da inceleyeceğiz. Haydi başlayalım!
Bilgisayarla görme modelleri, desenleri tanımak ve doğru tahminler yapmak için büyük görüntü ve video veri kümeleri üzerinde eğitilebilir. Örneğin, bir nesne algılama modeli, nesneleri doğru bir şekilde tanımlamak için yüzlerce hatta binlerce etiketli görüntü ve video üzerinde eğitilebilir.
Bu eğitim verilerinin niteliği ve niceliği modelin performansını etkiler.
Bilgisayarla görme modelleri yalnızca maruz kaldıkları verilerden öğrenebildiğinden, yüksek kaliteli veri ve çeşitli örnekler sağlamak başarıları için çok önemlidir. Yeterli ve çeşitli veri kümeleri olmadan, bu modeller gerçek dünya senaryolarını doğru bir şekilde analiz edemeyebilir ve yanlı veya yanlış sonuçlar üretebilir.
Bu nedenle model eğitiminde verilerin rolünü net bir şekilde anlamak önemlidir. Yüksek kaliteli verilerin özelliklerini incelemeden önce, bilgisayarla görme modellerini eğitirken karşılaşabileceğiniz veri kümesi türlerini anlayalım.
Bilgisayarla görmede, eğitim sürecinde kullanılan veriler, her biri belirli bir amaca hizmet eden üç türe ayrılır. İşte her bir türe hızlı bir bakış:
Veri kümesi türü ne olursa olsun, başarılı bilgisayarla görme modelleri oluşturmak için yüksek kaliteli veriler gereklidir. İşte bir veri setini yüksek kaliteli yapan temel özelliklerden bazıları:
Yüksek kaliteli verilerin özelliklerini anlamak önemli olsa da, düşük kaliteli verilerin bilgisayarla görme modellerinizi nasıl etkileyebileceğini düşünmek de bir o kadar hayati önem taşır.
Aşırı uyum ve yetersiz uyum gibi sorunlar model performansını ciddi şekilde etkileyebilir. Aşırı uyum, bir model eğitim verilerinde iyi performans gösterdiğinde, ancak genellikle veri kümesi çeşitlilikten yoksun olduğu için yeni veya görülmemiş verilerle mücadele ettiğinde ortaya çıkar. Öte yandan yetersiz uyum, veri kümesi modelin anlamlı kalıplar öğrenmesi için yeterli örnek veya kalite sağlamadığında ortaya çıkar. Bu sorunlardan kaçınmak için, hem eğitim hem de gerçek dünya uygulamalarında güvenilir performans sağlamak üzere çeşitli, tarafsız ve yüksek kaliteli veri kümeleri bulundurmak çok önemlidir.
Düşük kaliteli veriler, modellerin özellik çıkarma olarak bilinen bir süreç olan ham verilerden anlamlı kalıplar çıkarmasını ve öğrenmesini de zorlaştırabilir. Veri kümesi eksik, alakasız veya çeşitlilikten yoksunsa, model etkili bir performans göstermekte zorlanabilir.
Bazen düşük kaliteli veriler, verilerin basitleştirilmesinin bir sonucu olabilir. Verileri basitleştirmek depolama alanından tasarruf etmeye ve işleme maliyetlerini azaltmaya yardımcı olabilir, ancak aşırı basitleştirme modelin iyi çalışması için gereken önemli ayrıntıları ortadan kaldırabilir. Bu nedenle, veri toplamadan dağıtıma kadar tüm bilgisayarla görme süreci boyunca yüksek kaliteli verileri korumak çok önemlidir. Genel bir kural olarak, güvenilir model tahminlerini garanti etmek için veri kümeleri temel özellikleri içermeli, aynı zamanda çeşitli ve doğru olmalıdır.
Artık yüksek kaliteli verilerin önemini ve düşük kaliteli verilerin etkisini anladığımıza göre, veri setinizin yüksek standartları karşıladığından nasıl emin olabileceğinizi inceleyelim.
Her şey güvenilir veri toplama ile başlar. Kitle kaynak kullanımı, farklı coğrafi bölgelerden gelen veriler ve sentetik veri üretimi gibi çeşitli kaynakların kullanılması önyargıları azaltır ve modellerin gerçek dünya senaryolarını ele almasına yardımcı olur. Veriler toplandıktan sonra ön işleme kritik önem taşır. Piksel değerlerini tutarlı bir aralığa ölçeklendiren normalleştirme ve döndürme, çevirme ve yakınlaştırma gibi dönüşümleri uygulayan büyütme gibi teknikler veri setini geliştirir. Bu adımlar modelinizin daha iyi genelleşmesine ve daha sağlam olmasına yardımcı olarak aşırı uyum riskini azaltır.
Veri kümelerini uygun şekilde bölmek bir diğer önemli adımdır. Yaygın bir yaklaşım, verilerin %70'ini eğitim, %15'ini doğrulama ve %15'ini test için ayırmaktır. Bu kümeler arasında çakışma olmadığının iki kez kontrol edilmesi veri sızıntısını önler ve doğru model değerlendirmesi yapılmasını sağlar.
Zamandan ve hesaplama kaynaklarından tasarruf etmek için YOLO11 gibi önceden eğitilmiş modelleri de kullanabilirsiniz. YOLO11 Büyük veri kümeleri üzerinde eğitilen ve çeşitli bilgisayarla görme görevleri için tasarlanan bu modeller, ihtiyaçlarınızı karşılamak için özel veri kümeniz üzerinde ince ayar yapılabilir. Modeli verilerinize göre ayarlayarak aşırı uyumu önleyebilir ve güçlü performansı koruyabilirsiniz.
Yapay zeka topluluğu geleneksel olarak daha fazla katmana sahip daha derin modeller oluşturarak performansı artırmaya odaklanmıştır. Ancak, YZ gelişmeye devam ettikçe, odak noktası modelleri optimize etmekten veri kümelerinin kalitesini artırmaya doğru kaymaktadır. Genellikle "YZ'nin babası" olarak anılan Andrew Ng, "YZ dünyasının bu on yıl içinde geçmesi gereken en önemli değişimin veri merkezli YZ'ye geçiş olacağına" inanıyor.
Bu yaklaşım, etiket doğruluğunu artırarak, gürültülü örnekleri kaldırarak ve çeşitliliği sağlayarak veri kümelerini iyileştirmeyi vurgular. Bilgisayarla görme için bu ilkeler, önyargı ve düşük kaliteli veri gibi sorunları ele almak ve modellerin gerçek dünya senaryolarında güvenilir bir şekilde performans göstermesini sağlamak için kritik öneme sahiptir.
Geleceğe baktığımızda, bilgisayarla görmenin ilerlemesi, büyük miktarlarda veri toplamak yerine daha küçük, yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmaya dayanacaktır. Andrew Ng'ye göre, "Verilerin iyileştirilmesi tek seferlik bir ön işleme adımı değildir; makine öğrenimi modeli geliştirmenin yinelemeli sürecinin temel bir parçasıdır." Veri merkezli ilkelere odaklanarak, bilgisayarla görme çeşitli sektörlerde daha erişilebilir, verimli ve etkili olmaya devam edecektir.
Veri, bir görüntü modelinin yaşam döngüsü boyunca kritik bir rol oynar. Veri toplamadan ön işleme, eğitim, doğrulama ve teste kadar, verilerin kalitesi modelin performansını ve güvenilirliğini doğrudan etkiler. Yüksek kaliteli verilere ve doğru etiketlemeye öncelik vererek, güvenilir ve kesin sonuçlar veren sağlam bilgisayarla görme modelleri oluşturabiliriz.
Veri odaklı bir geleceğe doğru ilerlerken, önyargı ve gizlilik düzenlemeleriyle ilgili riskleri azaltmak için etik hususları ele almak çok önemlidir. Nihayetinde, verilerin bütünlüğünü ve adilliğini sağlamak, bilgisayarla görme teknolojilerinin tam potansiyelini ortaya çıkarmanın anahtarıdır.
Topluluğumuza katılın ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuza göz atın. Tarım ve üretim gibi sektörlerde daha fazla yapay zeka uygulamasını keşfetmek için çözüm sayfalarımıza göz atın.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
