አብዛኛዎቹ የማሽን መማሪያ እና የጥልቅ ትምህርት ሞዴሎች በጥሩ ሁኔታ ለመስራት በመረጃ መጠን እና ልዩነት ላይ በእጅጉ ይተማመናሉ። በስልጠና ወቅት የቀረበው የውሂብ መጠን እና ልዩነት የእነዚህ ሞዴሎች ትንበያ ትክክለኛነት ላይ ከፍተኛ ተጽዕኖ ያሳድራል.
በተወሳሰቡ ተግባራት ላይ ውጤታማ በሆነ መንገድ እንዲሰሩ የተማሩ ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች የተደበቁ የነርቭ ሴሎችን ያካትታሉ። በድብቅ የነርቭ ሴሎች ቁጥር መሰረት ሊሰለጥኑ የሚችሉ መለኪያዎች ቁጥር ይጨምራል.
የሚፈለገው የውሂብ መጠን ከአምሳያው ሊማሩ ከሚችሉ መለኪያዎች ብዛት ጋር ተመጣጣኝ ነው። የተገደበ ውሂብን ችግር ለመቋቋም አንዱ ዘዴ አዲስ መረጃን ለማቀናጀት የተለያዩ ለውጦችን አሁን ባለው መረጃ ላይ መተግበር ነው።
አዲስ መረጃን ከነባር መረጃዎች የማዋሃድ ቴክኒክ 'Data Augmentation' ይባላል። የውሂብ መጨመር ሁለቱንም መስፈርቶች ለማሟላት ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል-የመረጃ መጠን እና የተለያዩ የስልጠና መረጃዎችን በትክክል ለማዘጋጀት የማሽን መማር ወይም ጥልቅ ትምህርት ሞዴሎች.
በዚህ ልጥፍ ውስጥ፣ የውሂብ መጨመርን፣ አይነቱን፣ ለምን አስፈላጊ እንደሆነ እና ሌሎችንም በቅርብ እንመለከታለን።
ስለዚህ የውሂብ መጨመር ምንድን ነው?
Data Augmentation አሁን ካለው መረጃ አዲስ እና ተወካይ ውሂብ የማዘጋጀት ሂደት ነው። የተሻሻሉ የነባር መረጃዎችን ስሪቶች በማካተት ወይም አዲስ ውሂብ በማዋሃድ ይህንን ማከናወን ይችላሉ።
በዚህ ዘዴ የተዘጋጁት የውሂብ ስብስቦች የማሽን መማርዎን ያሻሽላሉ ወይም ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች ከመጠን በላይ የመገጣጠም አደጋን በመቀነስ. ተጨማሪ መረጃ ያለው የውሂብ ስብስብ የመቀየር ሂደት ወይም "መጨመር" ነው።
ይህ ተጨማሪ ግብአት ከምስሎች እስከ ጽሑፍ ሊደርስ ይችላል፣ እና የማሽን መማሪያ ስርዓቶችን አፈጻጸም ያሳድጋል።
የውሻ ዝርያዎችን ለመከፋፈል ሞዴል መገንባት እንፈልጋለን ብለን እናስብ እና ከ pugs በስተቀር የሁሉም አይነት ፎቶግራፎች በብዛት አሉን። በውጤቱም, ሞዴሉ ፓጎችን ለመመደብ አስቸጋሪ ይሆንበታል.
ወደ ስብስቡ ተጨማሪ (ትክክለኛም ሆነ ሐሰት) ፎቶዎችን ልንጨምር እንችላለን፣ ወይም አሁን ያለንን የፑግ ፎቶግራፎች (ለምሳሌ በማባዛትና በማጣመም ሰው ሰራሽ በሆነ መንገድ ልዩ እንዲሆኑ) በእጥፍ ማሳደግ እንችላለን።
በአሁኑ ጊዜ የውሂብ መጨመር ምን ጥቅም አለው?
መተግበሪያዎች ለ የማሽን መማር በተለይም በጥልቅ ትምህርት መስክ በፍጥነት በማደግ ላይ ያሉ እና የተለያዩ ናቸው. አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ኢንዱስትሪው የሚያጋጥሙትን ፈተናዎች በመረጃ መጨመር ቴክኒኮች ማሸነፍ ይቻላል።
የውሂብ መጨመር የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን አፈፃፀም እና ውጤቶችን ለማሻሻል አዳዲስ እና የተለያዩ ምሳሌዎችን በማሰልጠን የመረጃ ስብስቦች ላይ መጨመር ይችላል።
የመረጃ ቋቱ ትልቅ እና በቂ ሲሆን የማሽን መማሪያ ሞዴል በተሻለ ሁኔታ ይሰራል እና የበለጠ ትክክለኛ ነው። ለማሽን መማሪያ ሞዴሎች፣ መረጃ መሰብሰብ እና መለያ መስጠት ጊዜ የሚወስድ እና ውድ ሊሆን ይችላል።
ኩባንያዎች የውሂብ ስብስቦችን በመቀየር እና የውሂብ መጨመር ስልቶችን በመጠቀም የሥራ ማስኬጃ ወጪያቸውን መቀነስ ይችላሉ።
መረጃን ማጽዳት በመረጃ ሞዴል እድገት ውስጥ ካሉት ደረጃዎች ውስጥ አንዱ ነው, እና ከፍተኛ ትክክለኛነት ላላቸው ሞዴሎች አስፈላጊ ነው. ሆኖም፣ መረጃን ማጽዳት ውክልና የሚቀንስ ከሆነ ሞዴሉ ትክክለኛ ግብአቶችን ከእውነተኛው ዓለም አስቀድሞ መገመት አይችልም።
የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን የመረጃ መጨመር አቀራረቦችን በመጠቀም ማጠናከር ይቻላል፣ ይህም ሞዴሉ በተጨባጭ አለም ሊያጋጥመው የሚችለውን ልዩነት ይፈጥራል።
የውሂብ መጨመር ዓይነቶች
እውነተኛ ውሂብ መጨመር
የእውነተኛ ውሂብ መጨመር የሚከሰተው እውነተኛ፣ ተጨማሪ ውሂብ ወደ የውሂብ ስብስብ ሲያክሉ ነው። ይህ ተጨማሪ ባህሪያት ካላቸው የጽሑፍ ፋይሎች (ለተሰየሙ ምስሎች) ከዋናው ነገር ጋር የሚወዳደሩ የሌሎች ነገሮች ምስሎች ወይም የእውነተኛው ነገር ቅጂዎች ሊደርስ ይችላል።
ለምሳሌ፣ ጥቂት ተጨማሪ ባህሪያትን ወደ ምስል ፋይል በማከል፣ የማሽን-መማሪያ ሞዴል ንጥሉን በቀላሉ ማግኘት ይችላል።
ስለ እያንዳንዱ ምስል ተጨማሪ ሜታዳታ (ለምሳሌ ስሙ እና መግለጫው) የእኛ AI ሞዴል በእነዚያ ፎቶዎች ላይ ስልጠና ከመጀመሩ በፊት እያንዳንዱ ምስል ምን እንደሚወክል የበለጠ እንዲያውቅ ሊካተት ይችላል።
ትኩስ ፎቶዎችን እንደ "ድመት" ወይም "ውሻ" ካሉ የእኛ ምድቦች ውስጥ ወደ አንዱ ለመከፋፈል ጊዜው ሲደርስ ሞዴሉ በምስሉ ላይ ያሉትን እቃዎች በተሻለ ሁኔታ ለመለየት እና በውጤቱም በአጠቃላይ የተሻለ አፈፃፀም ሊኖረው ይችላል.
ሰው ሠራሽ ውሂብ ጭማሪ
ተጨማሪ እውነተኛ ውሂብ ከማከል በተጨማሪ ማበርከት ይችላሉ። ሰው ሠራሽ ውሂብ ወይም ትክክለኛ የሚመስለው ሰው ሰራሽ ውሂብ።
ይህ እንደ ነርቭ ስታይል ማስተላለፍ ላሉ ከባድ ስራዎች ጠቃሚ ነው፣ ነገር ግን GANs (Generative Adversarial Networks)፣ CNNs (Convolutional Neural Networks) ወይም ሌሎች ጥልቅ የነርቭ ኔትወርክ አርክቴክቸርዎችን እየተጠቀሙም ቢሆን ለማንኛውም ዲዛይን ጥሩ ነው።
ለምሳሌ፣ ብዙ ፎቶዎችን ሳንወጣ pugsን በትክክል መከፋፈል ከፈለግን፣ የውሻ ምስሎች ስብስብ ላይ አንዳንድ የውሸት ፓግ ፎቶግራፎችን ማከል እንችላለን።
ይህ የመረጃ መጨመር ዘዴ በተለይ መረጃን መሰብሰብ አስቸጋሪ፣ ውድ ወይም ጊዜ የሚወስድ ከሆነ የሞዴሉን ትክክለኛነት ለማሳደግ ውጤታማ ነው። በዚህ ሁኔታ የመረጃ ቋቱን በሰው ሰራሽ መንገድ እያሰፋን ነው።
የእኛ የመጀመሪያ ቡድን 1000 የውሻ ዝርያ ፎቶግራፎች 5 pug ምስሎችን ብቻ እንደያዙ አስቡ። ከእውነተኛ ውሾች ተጨማሪ ትክክለኛ የፓግ ፎቶግራፎችን ከመጨመር፣አሁን ካሉት አንዱን በመዝለል እና አሁንም እንደ pug እንዲመስል በመጠኑ በማዛባት የውሸት ፎቶ እንፍጠር።
የውሂብ መጨመር ቴክኒኮች
የውሂብ መጨመር አቀራረቦች አሁን ባለው ውሂብ ላይ ትንሽ ማሻሻያ ማድረግን ያካትታል። መግለጫን ከመድገም ጋር ተመሳሳይ ነው። የውሂብ መጨመርን በሦስት ምድቦች መክፈል እንችላለን፡-
ጽሑፍ
- የቃላት መተካት፡- ይህ የውሂብ መጨመር አካሄድ ወቅታዊ ቃላትን በተመሳሳዩ ቃላት መተካትን ያካትታል። ለምሳሌ “ይህ ፊልም ሞኝነት ነው” “ይህ ፊልም ደደብ ነው” ሊሆን ይችላል።
- ዓረፍተ ነገር/የቃላት መወዛወዝ፡- ይህ ስልት አጠቃላይ ወጥነትን እየጠበቀ የሐረጎችን ወይም የቃላቶችን ቅደም ተከተል መቀየርን ያካትታል።
- አገባብ-ዛፍ ማዛባት፡- ተመሳሳይ ቃላትን እየተጠቀሙ ያለውን ዓረፍተ ነገር ሰዋሰው ትክክለኛ እንዲሆን ትለውጣላችሁ።
- የዘፈቀደ ስረዛ፡ ይህ ስልት አስቀያሚ ጽሑፍን ቢያመጣም ውጤታማ ነው። በዚህም ምክንያት “ይህን መዝገብ ስለተቧጨረ አልገዛም” የሚለው መስመር “ይህን ስለተቧጨረ አልገዛም” ይሆናል። ሐረጉ ብዙም ግልጽ አይደለም፣ ግን አሳማኝ የሆነ ተጨማሪ ሆኖ ይቆያል።
- የኋላ ትርጉም፡ ይህ አካሄድ ውጤታማ እና አስደሳች ነው። በቋንቋዎ የተጻፈ መግለጫ ይውሰዱ፣ ወደ ሌላ ቋንቋ ይተርጉሙት እና ከዚያ ወደ መጀመሪያው ቋንቋዎ እንደገና ይተርጉሙት።
ሥዕሎች
- የከርነል ማጣሪያዎች፡- ይህ አካሄድ ስዕልን ይሳላል ወይም ያደበዝዛል።
- የምስል ጥምረት፡ እንግዳ ቢመስልም ፎቶዎችን መቀላቀል ትችላለህ።
- በዘፈቀደ ማጥፋት፡ የአሁኑን ስዕል ትንሽ ክፍል ሰርዝ።
- ጂኦሜትሪክ ትራንስፎርሜሽን፡ ይህ አካሄድ ከሌሎች ነገሮች መካከል በዘፈቀደ መገልበጥ፣ መሽከርከር፣ መከርከም ወይም ስዕሎችን መተርጎምን ያካትታል።
- ስዕል መገልበጥ፡- ምስልን ከአግድም ወደ አቀባዊ አቅጣጫ መገልበጥ ትችላለህ።
- የቀለም ቦታ ትራንስፎርሜሽን፡ የ RGB ቀለም ሰርጦችን መቀየር ወይም ማንኛውንም የአሁኑን ቀለም ማሻሻል ይችላሉ።
- እንደገና ማመጣጠን የእይታ ሚዛንን የማስተካከል ሂደት ነው። ወደ ውስጥ ወይም ወደ ውጭ የማስኬድ አማራጭ አለዎት። ወደ ውስጥ ሲመዘን ምስሉ ከመጀመሪያው መጠን ያነሰ ይሆናል። ወደ ውጭ ካስመዘኑት ስዕሉ ከመጀመሪያው ይበልጣል።
ኦዲዮ
- ፒክ፡ ይህ አካሄድ የድምጽ መጠን መቀየርን ያካትታል።
- ፍጥነት ይቀይሩ፡ የድምጽ ፋይሉን ወይም የመቅጃውን ፍጥነት ይቀይሩ።
- ተጨማሪ ጫጫታ፡ በድምጽ ፋይሉ ላይ ተጨማሪ ድምጽ ማከል ይችላሉ።
ኬዝን ይጠቀሙ
የሕክምና ምስል በአሁኑ ጊዜ ለመረጃ መጨመር ታዋቂ የአጠቃቀም ጉዳይ ነው። የሕክምና ሥዕል ስብስቦች ትንሽ ናቸው፣ እና መረጃን ማጋራት በሕጎች እና በግላዊነት ጉዳዮች ምክንያት አስቸጋሪ ነው።
በተጨማሪም የመረጃ ስብስቦች ያልተለመዱ በሽታዎች ሲከሰቱ በጣም የተገደቡ ናቸው. የህክምና ኢሜጂንግ ኩባንያዎች የመረጃ ስብስቦቻቸውን ለማብዛት የመረጃ መጨመርን ይጠቀማሉ።
ተፈታታኝ ሁኔታዎች
ቀልጣፋ የመረጃ መጨመር ቴክኒኮችን ለማዳበር መፍታት ከሚገባቸው ጉዳዮች መካከል ጥቂቶቹ መጠነ-ሰፊነት፣ የተለያዩ የውሂብ ስብስቦች እና ተዛማጅነት ናቸው።
ከመጠኑ አንፃር ብዙ የተለያዩ ሞዴሎች ሊጠቀሙበት እንዲችሉ የተጨመረው መረጃ ሊሰፋ የሚችል መሆን አለበት። ትልቅ መጠን ያለው ጠቃሚ፣ ዋጋ ያለው እና የተሻሻለ ውሂብ የሚያመነጭ የውሂብ መጨመር ስርዓት ከመዘርጋት ጀምሮ ይህ ለወደፊቱ ሞዴሎች ጥቅም ላይ እንዲውል ሊባዛ እንደሚችል ማረጋገጥ ይፈልጋሉ።
ከሀሳብ ልዩነት አንጻር፣የተለያዩ የመረጃ ስብስቦች የተጨመሩ መረጃዎችን በሚገነቡበት ጊዜ ግምት ውስጥ መግባት ያለባቸው ልዩ ባህሪያት አሏቸው። ተገቢውን የተሻሻለ ውሂብ ለማዘጋጀት የእያንዳንዱ የውሂብ ስብስብ ባህሪያት ጥቅም ላይ መዋል አለባቸው።
በሌላ አነጋገር የውሂብ መጨመር በመረጃ ስብስቦች እና በአጠቃቀም ጉዳዮች መካከል ይለያያል።
በመጨረሻም፣ የጨመረው መረጃ ጥቅማጥቅሞች ከማንኛውም አደጋዎች እንደሚበልጡ ለማረጋገጥ፣ የተጨመረው መረጃ በማሽን መማሪያ ሞዴሎች ጥቅም ላይ ከመዋሉ በፊት ተስማሚ መለኪያዎችን በመጠቀም መገምገም አለበት።
ለምሳሌ, ጉልህ የሆነ የጀርባ ድምጽ ወይም ተዛማጅነት የሌላቸው እቃዎች በምስል ላይ የተመሰረተ የተጨመረ መረጃ መኖሩ በአምሳያው አፈጻጸም ላይ ጎጂ ተጽዕኖ ሊያሳድር ይችላል.
መደምደሚያ
በመጨረሻም፣ ኪሳራን ለመተንበይ እየሞከርክ፣ የገንዘብ ማጭበርበርን ለመለየት ወይም የተሻለ ለመገንባት እየሞከርክ ነው። የምስል ምደባ ሞዴሎች፣ የውሂብ መጨመር ይበልጥ ትክክለኛ፣ ጠንካራ ሞዴሎችን ለመገንባት ወሳኝ መንገድ ነው።
በላቀ የሥልጠና ሂደት፣ ቀላል ቅድመ-ሂደት እና የውሂብ መጨመር ቡድኖችን በጣም ጥሩ ሞዴሎችን ለማዘጋጀት ሊረዳቸው ይችላል።
ንግዶች የሥልጠና መረጃን በማዘጋጀት የሚፈጀውን ጊዜ ለመቀነስ እና ይበልጥ ትክክለኛ እና ፈጣን የሆኑ የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ለመፍጠር የውሂብ መጨመርን መጠቀም ይችላሉ።.
በመረጃ ቋቱ ውስጥ ያለውን የሚመለከታቸውን መረጃዎች ብዛት በማስፋት፣ የውሂብ መጨመር ብዙ መረጃ ያላቸውን የማሽን መማሪያ ሞዴሎችንም ሊጠቅም ይችላል።
መልስ ይስጡ