Unity Sentetik Veri Setlerini Başlattı: AI Eğitim Süresini ve Bütçelerini Azaltmak İçin

Unity, gerçek zamanlı 3D (RT3D) içeriği için önde gelen bir platform, Unity Computer Vision Datasets’in yayınlandığını duyurdu. Bu veri setleri, özellikle imalat, perakende ve güvenlik gibi çeşitli endüstrileri etkileyebilir. Bilgisayarlı görü görme uygulamalarının geliştirme maliyetini azaltmayı ve aynı zamanda AI sistemlerini daha hızlı eğitmeyi amaçlıyorlar.

Sıkı gizlilik ve düzenleme endişelerine uygun olarak, bilgisayar görme çözümü sağlayıcıları artık AI sistemlerini eğitmek için özel veri setlerini satın alabilirler.

Sentetik Verilerin Önemi

Sentetik veri, mevcut verilerin AI sisteminin belirli koşullarını veya gereksinimlerini karşılamadığında üretilir. Örnek durumlar arasında, gizlilik gereksinimlerinin mevcut verilere erişimi sınırlaması veya nasıl kullanılabileceğini belirlemesi yer alır.

Sentetik veri, genellikle bir ön sürüm ürününü test etmek için kullanılır, çünkü genellikle mevcut veri yoktur veya henüz mevcut değildir. Bu tür veri, makine öğrenimi algoritmaları için de çok önemlidir ve genellikle self-driving araçlar gibi teknolojilerde kullanılır, çünkü gerçek verilerin elde edilmesi pahalıdır.

Unity, Unity Computer Vision Datasets ile yüksek kaliteli sentetik veri setlerine daha fazla erişim sağlayarak bu engeli aşmaya çalışıyor.

Dr. Danny Lange, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Senior Vice President’dir.

“Doğrulanmış gizlilik kurallarını yansıtan ve gerçek dünya verilerini doğru bir şekilde yansıtan sentetik veri setlerinin bir versiyonunu oluşturarak, bu öncü veri setlerini daha fazla yenilikçiye ulaştırmayı sağlıyoruz,” diye belirtiyor Lange.

“Aslında, bu veri setleri şirketlere, henüz deneyimlemedikleri senaryoları planlamaları ve simüle etmeleri için güçlü bir şekilde kullanıcı verilerini artırma olanağı sunuyor. Sonuç olarak, daha akıllı iç mekanlar, örneğin kasiyersiz süpermarketler ve daha fazlasını görüyoruz, çünkü müşterilerimiz yeni uygulamalar keşfediyor.”

https://www.youtube.com/watch?v=Cz7KWqAgZAw

Alan Rastgeleleştirme

Unity’nin Computer Vision Datasets tarafından kullanılan teknik, “alan rastgeleleştirme” olarak adlandırılır ve çeşitli veri setlerinin geliştirilmesine yardımcı olur, kaliteyi artırır ve önyargıları kontrol eder. Nesnelerin konumu ve yönü, ışık varyasyonları, kamera açıları ve olası yapılandırmaların permütasyonlarını çıkarmaya dayanır.

Unity’nin sentetik veri setleri, aynı zamanda internetten veya manuel olarak alınan gerçek insan ve yerlerin resimlerini kullanmaktan kaynaklanan önyargı sorunlarını da tránh eder.

Adlandırma genellikle, adlandırma türünün karmaşıklığı arttıkça fiyatı artırır, ancak Unity, her etiket türü için tek bir fiyat sunar, yani basit ve karmaşık endüstri standardı etiket türleri için aynı fiyat ödenir. Veri setleri, artan sentetik görüntü ihtiyacına bağlı olarak görüntü başına fiyatı düşüren bir fiyatlandırma modeline dayanır.

“Sentetik veri, makine öğrenimi modellerinin eğitimini devrimleştiriyor, çünkü elle toplanan ve etiketlenen gerçek dünya verilerinin birçok eksikliğini gideriyor,” diye belirtiyor Lange.

“Mümkün olanı açıklamak ve yaratıcıları doğru kararlar almaları için gereken uygun fiyatlı veriyle bağlantılandırmak, Unity’yi her sektörde sürdüren bir faktördür. Bu nedenle, ekibimiz, üretilen veri setlerinin müşterilerin ihtiyaçları için doğru kriterleri karşılamasını sağlamak için müşterilere yardımcı olmak için hazır olacak.”