Datagen Çalışması Sentetik Verilerin Geniş Çapta Benimsenmesini Öneriyor

Datagen tarafından yürütülen bir çalışmanın sonuçları, sentetik verilerin bilgisayar görüşü (CV) alanında yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) uygulamalarını geliştirmek için nasıl kullanıldığını gösteren birçok önemli bulguya sahip.

Wakefield Research tarafından yürütülen ve bilgisayar görüşü alanında eğitim verilerini inceleyen çalışma, “Sentetik Veri: 2022’de Üretim Hazır AI’ye Anahtar” başlığını taşıyor. 300 farklı endüstriden 300 CV profesyoneline sordu.

Sentetik Veri Etrafında Birleşme

Çalışmanın önemli bulgularından biri, sentetik verilerin proje gecikmeleri ve iptallerini çözmek için kullanıldığını gösteriyor.

Çalışmanın bir diğer önemli noktası, eğitim verilerinin bilgisayar görüşü profesyonelleri için bir sorun kaynağı haline geldiğini ve şirketlerin CV’deki ilerlemesini yavaşlattığını vurguluyor.

En yaygın sorunlar arasında sistemleri yeniden eğitmek için boşa harcanan zaman ve/veya kaynaklar, kalite sorunlarına neden olan kötü açıklamalar, uygulamanın alanının kapsamı açısından kötü veri kapsamı ve yeterli veri miktarının olmaması yer alıyor.

Bu gibi sorunlar, bir projenin ilerlemesini engelliyor ve většinlik CV ekiplerinin önemli gecikmelere ve proje iptallerine yol açmasına neden oluyor. Anket sonuçlarına göre, répondentlerin %99’u proje iptalleri, %80’i en az 3 ay süren proje gecikmeleri ve %33’ü 7 ay veya daha uzun süren proje gecikmeleri yaşadı.

Geniş Çapta İlgi ve Benimsenme

Çalışma ayrıca, sentetik verilere karşı geniş çapta ilgi gösteren birçok eğilim buldu. Özellikle, bilgisayar görüşü ekiplerinin %96’sı zaten bilgisayar görüşü modellerinin eğitimi ve testinde sentetik veri kullanıyor.

Datagen, organizasyonlara sentetik veriyi kullanma nedenlerini sordu ve ekipler, test, eğitim ve kenar durumlarını ele alma olduğunu belirtti.

Sentetik verilerin faydaları hakkında répondentler, en önemli faydaların üretim zamanını azaltma, gizlilik endişelerini ortadan kaldırma, önyargıları azaltma, açıklama ve etiketleme hatalarını azaltma ve öngörücü modellemeyi iyileştirme olduğunu söyledi.

Ofir Chakon, Datagen’in kurucusu ve CEO’su.

“Sentetik veri, verilerin geleceği. Bu, AI sistemlerimizin ihtiyaç duyduğu verilerin kontrol edilmesi ve tüketilmesinin yeni yolu,” dedi Chakon. “Simülasyon zamanla daha iyi hale geldikçe, tüm faydaları ile birlikte, artık世界’nin evrim hızında ölçeklenemeyen emek yoğun manuel veri toplama yerini alacak.”

Datagen’in tam raporunu buradan okuyabilirsiniz.