एआई प्रशिक्षण समय और बजट को कम करने के लिए यूनिटी ने सिंथेटिक डेटासेट लॉन्च किया

एकतारीयल-टाइम 3डी (आरटी3डी) सामग्री के लिए एक अग्रणी मंच, ने यूनिटी कंप्यूटर विज़न डेटासेट जारी करने की घोषणा की है। ये डेटासेट विभिन्न उद्योगों, विशेष रूप से विनिर्माण, खुदरा और सुरक्षा को प्रभावित कर सकते हैं। उनका उद्देश्य कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों को विकसित करने की लागत को कम करना है, साथ ही एआई सिस्टम को तेजी से प्रशिक्षित करने का एक तरीका भी प्रदान करना है।

सख्त गोपनीयता और नियामक चिंताओं के बाद, एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए कंप्यूटर विज़न समाधान प्रदाताओं द्वारा अब कस्टम डेटासेट खरीदे जा सकते हैं। 

सिंथेटिक डेटा का महत्व

सिंथेटिक डेटा तब उत्पन्न होता है जब मौजूदा डेटा एआई सिस्टम की विशिष्ट स्थितियों या आवश्यकताओं को पूरा नहीं करता है। कुछ उदाहरण मामलों में यह शामिल है कि गोपनीयता आवश्यकताएँ उपलब्ध डेटा को कब सीमित करती हैं या इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है। 

सिंथेटिक डेटा का उपयोग अक्सर पूर्व-रिलीज़ उत्पाद का परीक्षण करने के लिए किया जाता है क्योंकि आमतौर पर कोई मौजूदा डेटा नहीं होता है, या यह अभी तक उपलब्ध नहीं है। इस प्रकार का डेटा मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए भी महत्वपूर्ण है, और इसका उपयोग अक्सर स्व-ड्राइविंग वाहनों जैसी प्रौद्योगिकियों में किया जाता है, क्योंकि वास्तविक डेटा प्राप्त करना महंगा है। 

यूनिटी, यूनिटी कंप्यूटर विज़न डेटासेट के साथ उच्च गुणवत्ता वाले सिंथेटिक डेटासेट तक अधिक पहुंच प्रदान करके उस बाधा को तोड़ने का प्रयास कर रही है।

डॉ. डैनी लैंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के वरिष्ठ उपाध्यक्ष हैं। 

लैंग कहते हैं, "डेटासेट का एक सिंथेटिक संस्करण बनाकर जो मान्य गोपनीयता नियमों को प्रतिबिंबित करता है और वास्तविक दुनिया के डेटा को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करता है, हम इन अभूतपूर्व डेटासेट को अधिक नवप्रवर्तकों के हाथों में लाने में सक्षम बनाते हैं।" 

“अनिवार्य रूप से, ये डेटासेट कंपनियों को उन परिदृश्यों की योजना बनाने और अनुकरण करने के लिए सशक्त बनाते हैं जिनका उन्होंने अभी तक अनुभव नहीं किया है, उपयोगकर्ता डेटा में एक बड़ी वृद्धि के साथ जो वास्तविक दुनिया में समय के साथ उन्हें जो मिलता है उसकी नकल करता है। परिणामस्वरूप, हम स्मार्ट इनडोर वातावरण देख रहे हैं, जैसे कि कैशियरलेस किराना स्टोर, और भी बहुत कुछ, क्योंकि हमारे ग्राहक नए एप्लिकेशन खोज रहे हैं।'' 

डोमेन यादृच्छिकीकरण

यूनिटी के कंप्यूटर विज़न डेटासेट द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीक को "डोमेन रैंडमाइजेशन" कहा जाता है, जो गुणवत्ता में सुधार और पूर्वाग्रह को नियंत्रित करने वाले विविध डेटासेट विकसित करने में मदद करता है। यह प्रकाश भिन्नता, कैमरा कोण और संभावित कॉन्फ़िगरेशन सहित वस्तुओं की स्थिति और अभिविन्यास के क्रमपरिवर्तन को आउटपुट करके काम करता है। 

यूनिटी के सिंथेटिक डेटासेट वास्तविक लोगों और इंटरनेट से स्थानों की छवियों, या मैन्युअल रूप से कैप्चर की गई छवियों के उपयोग के कारण होने वाले पूर्वाग्रहों से जुड़ी समस्याओं से भी बचते हैं।

एनोटेशन प्रकार जितना अधिक जटिल होता है, आमतौर पर एनोटेशन की कीमत बढ़ जाती है, लेकिन यूनिटी किसी भी लेबल प्रकार के लिए एक कीमत की पेशकश कर रही है, जिसका अर्थ है कि सरल और जटिल उद्योग मानक लेबल प्रकारों के लिए समान कीमत का भुगतान किया जाएगा। डेटासेट एक स्तरीय मूल्य निर्धारण मॉडल पर आधारित होते हैं, जिसमें अधिक सिंथेटिक छवियों की बढ़ती आवश्यकता के आधार पर प्रति छवि कीमत कम हो जाती है।

लैंग ने कहा, "सिंथेटिक डेटा मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण में क्रांति ला रहा है क्योंकि यह मैन्युअल रूप से एकत्र और लेबल किए गए वास्तविक दुनिया डेटा की कई कमियों को दूर करता है।"

“यह समझाना कि क्या संभव है, और रचनाकारों को सही निर्णय लेने के लिए आवश्यक किफायती डेटा से जोड़ना एकता को आगे बढ़ाता है, चाहे उद्योग कोई भी हो। यही कारण है कि हमारी टीम यह सुनिश्चित करने में ग्राहकों की सहायता के लिए उपलब्ध रहेगी कि उत्पादित डेटासेट उनकी आवश्यकताओं के लिए सही मानदंडों को पूरा करते हैं।