यूनिटी ने सिंथेटिक डेटासेट लॉन्च किया जो एआई प्रशिक्षण समय और बजट को कम करता है

यूनिटी, एक लीडिंग प्लेटफ़ॉर्म फॉर रियल-टाइम 3डी (आरटी3डी) कंटेंट, ने यूनिटी कंप्यूटर विजन डेटासेट्स की रिलीज़ की घोषणा की है। ये डेटासेट विभिन्न उद्योगों पर प्रभाव डाल सकते हैं, विशेष रूप से निर्माण, खुदरा और सुरक्षा में। वे कंप्यूटर विजन एप्लिकेशन विकसित करने की लागत को कम करने और एआई सिस्टम को तेजी से प्रशिक्षित करने के तरीके प्रदान करने के लिए लक्षित हैं।

सख्त गोपनीयता और नियामक चिंताओं का पालन करते हुए, कंप्यूटर विजन समाधान प्रदाता अब बेस्पोक डेटासेट खरीद सकते हैं ताकि एआई सिस्टम को प्रशिक्षित किया जा सके।

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 शामिल हैं जब गोपनीयता आवश्यकताएं उपलब्ध डेटा को सीमित करती हैं या इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है।

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

यूनिटी इस बाधा को तोड़ने का प्रयास कर रहा है bằng उच्च गुणवत्ता वाले सिंथेटिक डेटासेट तक अधिक पहुंच प्रदान करके यूनिटी कंप्यूटर विजन डेटासेट के साथ।

डॉ. डैनी लैंग सीनियर वाइस प्रेसीडेंट ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मैशीन लर्निंग हैं।

“मान्य गोपनीयता नियमों की प्रतिलिपि बनाने और वास्तविक दुनिया के डेटा को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करने वाले डेटासेट का एक सिंथेटिक संस्करण बनाकर, हम इन ग्राउंडब्रेकिंग डेटासेट को अधिक नवप्रवर्तनकारों के हाथों में लाने में सक्षम हैं,” लैंग कहते हैं।

“मूल रूप से, ये डेटासेट कंपनियों को उन परिदृश्यों की योजना बनाने और अनुकरण करने में सक्षम बनाते हैं जिन्हें वे अभी तक अनुभव नहीं कर चुके हैं, वास्तविक दुनिया में समय के साथ मिलने वाले उपयोगकर्ता डेटा की एक बड़ी वृद्धि के साथ। इसके परिणामस्वरूप, हम स्मार्ट इनडोर वातावरण, जैसे कि कैशियरलेस ग्रॉसरी स्टोर, और अधिक देख रहे हैं क्योंकि हमारे ग्राहक नए अनुप्रयोगों का पता लगा रहे हैं।”

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डोमेन रैंडमाइजेशन

यूनिटी के कंप्यूटर विजन डेटासेट द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीक “डोमेन रैंडमाइजेशन” कहलाती है, जो विविध डेटासेट विकसित करने में मदद करती है जो गुणवत्ता में सुधार करती है और पूर्वाग्रह को नियंत्रित करती है। यह वस्तुओं की स्थिति और अभिविन्यास, प्रकाश विचरण, कैमरा कोण और संभावित कॉन्फ़िगरेशन सहित परिवर्तनों को आउटपुट करके काम करता है।

यूनिटी के सिंथेटिक डेटासेट वास्तविक लोगों और स्थानों की इंटरनेट से छवियों या मैन्युअल रूप से कब्जा की गई छवियों के उपयोग के कारण होने वाली पूर्वाग्रह की समस्याओं से भी बचते हैं।

आमतौर पर, एनोटेशन की कीमत जटिलता के स्तर के साथ बढ़ जाती है, लेकिन यूनिटी एक ही लेबल प्रकार के लिए एक ही मूल्य प्रदान कर रहा है, जिसका अर्थ है कि सरल और जटिल उद्योग मानक लेबल प्रकार दोनों के लिए एक ही मूल्य का भुगतान किया जाएगा। डेटासेट एक स्तरीकृत मूल्य निर्धारण मॉडल पर आधारित हैं, जिसमें छवि प्रति मूल्य कम हो जाता है क्योंकि अधिक सिंथेटिक छवियों की आवश्यकता बढ़ जाती है।

“सिंथेटिक डेटा मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण को क्रांतिकारी बना रहा है क्योंकि यह मैन्युअल रूप से एकत्रित और लेबल किए गए वास्तविक दुनिया के डेटा की कई कमियों को दूर करता है,” लैंग ने कहा।

“संभावनाओं की व्याख्या करना और निर्माताओं को उनकी आवश्यकताओं के अनुसार सही निर्णय लेने के लिए आवश्यक सस्ती डेटा से जोड़ना यूनिटी को आगे बढ़ाता है, चाहे वह कोई भी उद्योग हो। यही कारण है कि हमारी टीम ग्राहकों को यह सुनिश्चित करने में मदद करने के लिए उपलब्ध रहेगी कि उत्पादित डेटासेट उनकी आवश्यकताओं के लिए सही मानदंडों को पूरा करते हैं।”