Plej multaj maŝinlernado kaj profunda lernado-modeloj multe dependas de datumkvanto kaj vario por bone funkcii. La volumeno kaj diverseco de datumoj provizitaj dum trejnado havas signifan efikon al la prognoza precizeco de ĉi tiuj modeloj.
Profundaj lernaj modeloj, kiuj estis instruitaj por efike plenumi en komplikaj taskoj, ofte inkluzivas kaŝitajn neŭronojn. La nombro da trejneblaj parametroj pliiĝas laŭ la nombro da kaŝitaj neŭronoj.
La kvanto de datumoj necesaj estas proporcia al la nombro da modellerneblaj parametroj. Unu metodo por trakti la malfacilecon de limigitaj datenoj devas apliki diversajn transformojn al la nunaj datenoj por sintezi novajn datenojn.
La tekniko de sintezado de novaj datumoj de ekzistantaj datumoj estas nomata "Data Pliigo". Pliigo de datumoj povas esti uzata por plenumi ambaŭ postulojn: la volumo de datumoj kaj la vario de la trejnaj datumoj necesaj por disvolvi precizajn datumojn. maŝinlernado aŭ profunda lernado modeloj.
En ĉi tiu afiŝo, ni atente rigardos pliigon de datumoj, ĝiajn tipojn, kial ĝi estas esenca kaj multe pli.
Do, kio estas Datuma Pliigo?
Pliigo de Datumoj estas la procezo disvolvi novajn kaj reprezentajn datumojn el ekzistantaj datumoj. Vi povas plenumi ĉi tion inkluzivante modifitajn versiojn de ekzistantaj datumoj aŭ sintezante novajn datumojn.
La datumaroj produktitaj per ĉi tiu metodo plibonigos vian maŝinlernadon aŭ modeloj de profunda lernado per minimumigo de la risko de troa agordo. Ĝi estas la procezo ŝanĝi aŭ "pliigi" datumaron kun pliaj informoj.
Ĉi tiu suplementa enigo povus varii de bildoj ĝis teksto, kaj ĝi plifortigas la rendimenton de maŝinlernado-sistemoj.
Supozu, ke ni volas konstrui modelon por klasifiki hundajn rasojn kaj ni havas grandan nombron da fotoj de ĉiuj varioj krom pugoj. Kiel rezulto, la modelo havus malfacilecon kategoriigi pugojn.
Ni povus aldoni pliajn (faktajn aŭ falsajn) mopfotojn al la kolekto, aŭ ni povus duobligi niajn nunajn mopfotojn (ekz. reproduktante kaj distordante ilin por igi ilin artefarite unikaj).
Kian utilon servas pliigo de datumoj en la nuntempo?
Aplikoj por maŝinlernado rapide disvolviĝas kaj diversiĝas, precipe en la kampo de profunda lernado. La defioj, kiujn alfrontas la industrio de artefarita inteligenteco, povas esti venkitaj per teknikoj de pliigo de datumoj.
Pliigo de datumoj povas plibonigi la efikecon kaj rezultojn de maŝinlernado-modeloj aldonante novajn kaj diversajn ekzemplojn al trejnado de datumaroj.
Kiam la datumaro estas granda kaj sufiĉa, maŝinlernada modelo funkcias pli bone kaj estas pli preciza. Por maŝinlernado-modeloj, datumkolektado kaj etikedado povas esti tempopostulaj kaj multekostaj.
Firmaoj povas redukti siajn funkciajn kostojn ŝanĝante datumarojn kaj utiligante datumajn pligrandigajn strategiojn.
Purigado de datumoj estas unu el la etapoj en la disvolviĝo de datummodelo, kaj ĝi estas esenca por alt-precizaj modeloj. Tamen, la modelo ne povos antaŭvidi taŭgajn enigojn de la reala mondo se datuma purigado malpliigas reprezenteblecon.
Maŝinlernado-modeloj povas esti plifortigitaj utiligante datenpliigajn alirojn, kiuj produktas variancojn kiujn la modelo povus renkonti en la fakta mondo.
Tipoj de Datuma Pliigo
Reala datuma pliigo
Reala pliigo de datumoj okazas kiam vi aldonas aŭtentajn, suplementajn datumojn al datumaro. Ĉi tio povas intervali de tekstaj dosieroj kun pliaj atributoj (por etikeditaj bildoj) ĝis bildoj de aliaj objektoj kompareblaj al la origina objekto, aŭ eĉ registradoj de la reala afero.
Ekzemple, aldonante kelkajn pliajn funkciojn al bilddosiero, maŝinlernanta modelo povas detekti la objekton pli facile.
Pli da metadatenoj pri ĉiu bildo (ekz., ĝia nomo kaj priskribo) povus esti inkluzivitaj por ke nia AI-modelo sciu pli pri tio, kion ĉiu bildo reprezentas antaŭ ol ĝi komencas trejnadon pri tiuj fotoj.
Kiam venas tempo por klasifiki freŝajn fotojn en unu el niaj antaŭdestinitaj kategorioj, kiel "kato" aŭ "hundo", la modelo povus pli bone detekti la erojn, kiuj ĉeestas en bildo kaj rezulte pli bone rezulti.
Sintezaj Datumoj Pliigo
Krom aldoni pli da realaj datumoj, vi ankaŭ povas kontribui sintezaj datumoj aŭ artefaritaj datumoj, kiuj ŝajnas aŭtentaj.
Ĉi tio estas utila por malfacilaj taskoj kiel neŭrala stila translokigo, sed ĝi ankaŭ estas bona por iu ajn dezajno, ĉu vi uzas GAN-ojn (Generative Adversarial Networks), CNN-ojn (Convolutional Neural Networks), aŭ aliajn profundajn neŭralajn retajn arkitekturojn.
Ekzemple, se ni volas ĝuste klasifiki pugojn sen devi eliri kaj fari kelkajn fotojn, ni povus aldoni kelkajn falsajn mopfotojn al kolekto de hundobildoj.
Ĉi tiu formo de pliigo de datumoj estas speciale efika por plifortigi modelan precizecon kiam kolektado de datumoj estas malfacila, multekosta aŭ tempopostula. En ĉi tiu situacio, ni artefarite vastigas la datumaron.
Supozu, ke nia komenca grupo de 1000 hundrasaj fotoj enhavas nur 5 pugbildojn. Prefere ol aldoni pliajn realajn mopasfotojn de realaj hundoj, ni kreu falsan per klonado de unu el la nunaj kaj iomete distordante ĝin, por ke ĝi ankoraŭ ŝajnu mopso.
Teknikoj de Pliigo de Datumoj
Datenpliigaj aliroj implicas fari malgrandajn modifojn al ekzistantaj datenoj. Estas same kiel reformi deklaron. Ni povas dividi pliigon de datumoj en tri kategoriojn:
teksto
- Vort-Anstataŭigo: Ĉi tiu pliigo de datumoj inkluzivas anstataŭigi nunajn terminojn per sinonimoj. Ekzemple, "Ĉi tiu filmo estas malsaĝa" povas fariĝi "Ĉi tiu filmo estas idiota".
- Frazo/Vortmiksado: Ĉi tiu strategio implikas ŝanĝi la sinsekvon de frazoj aŭ vortoj konservante ĝeneralan koherecon.
- Sintakso-Arba Manipulado: Vi ŝanĝas ekzistantan frazon por ke estu gramatike preciza dum vi uzas la samajn terminojn.
- Hazarda Forigo: Kvankam ĉi tiu strategio produktas malbelan skribon, ĝi estas efika. Kiel rezulto, la linio "Mi ne aĉetos ĉi tiun diskon ĉar ĝi estas gratita" fariĝas "Mi ne aĉetos ĉi tion ĉar ĝi estas gratita". La frazo estas malpli klara, sed ĝi restas kredebla aldono.
- Malantaŭa Tradukado: Ĉi tiu aliro estas kaj efika kaj agrabla. Prenu deklaron skribitan en via lingvo, traduku ĝin al alia lingvo, kaj poste retraduku ĝin al via originala lingvo.
bildoj
- Kernaj Filtriloj: Ĉi tiu aliro akrigas aŭ malklarigas bildon.
- Bilda Kombinaĵo: Kvankam ĝi povas aspekti stranga, vi povas miksi fotojn.
- Forigo hazarde: Forigu etan parton de la nuna bildo.
- Geometriaj Transformoj: Ĉi tiu aliro inkluzivas, interalie, arbitre renversi, turni, tondi aŭ traduki bildojn.
- Turni bildon: Vi povas renversi bildon de horizontala al vertikala orientiĝo.
- Kolora Spaca Transformo: Vi povas modifi la RGB-kolorajn kanalojn aŭ plibonigi ajnan nunan koloron.
- Re-skalado estas la procezo de alĝustigo de la vida skalo. Vi havas la eblon grimpi en aŭ eksteren. Kiam vi skalas enen, la bildo fariĝas pli malgranda ol la komenca grandeco. La bildo estos pli granda ol la originalo se vi skalas ĝin eksteren.
audio
- Tonalto: Ĉi tiu aliro implikas ŝanĝi la sonalton.
- Ŝanĝi rapidecon: Ŝanĝu la rapidecon de la sondosiero aŭ registrado.
- Pli da Bruo: Vi povas aldoni pli da bruo al la sondosiero.
Uzu Kazon
Medicina bildigo estas elstara uzkazo por pliigo de datumoj nun. Medicinaj bildkolektoj estas malgrandaj, kaj kunhavigo de datumoj malfacilas pro reguloj kaj privatecaj zorgoj.
Krome, datenoj estas multe pli limigitaj en la kazo de maloftaj malordoj. Kuracistaj bildigaj kompanioj uzas datumpliigon por diversigi siajn datumajn arojn.
defioj
Skalebleco, diversspecaj datumaroj kaj graveco estas kelkaj el la aferoj, kiuj devas esti solvitaj por evoluigi efikajn datumajn pligrandigajn teknikojn.
Koncerne al skalebleco, pliigitaj datumoj devas esti skaleblaj por ke multaj malsamaj modeloj povu uzi ĝin. Vi volas certigi, ke ĉi tio povas esti duobligita por uzo en estontaj modeloj, ĉar starigi datuman pligrandigan sistemon, kiu generas grandan kvanton da trafaj, valoraj, plibonigitaj datumoj povas preni iom da tempo.
Laŭ heterogeneco, diversaj datumaroj havas apartajn trajtojn, kiujn oni devas konsideri dum evoluigado de pliigitaj datumoj. Por evoluigi taŭgajn plibonigitajn datenojn, la trajtoj de ĉiu datumaro devas esti utiligitaj.
Alivorte, datumpliigo malsamos inter datumaroj kaj uzkazoj.
Fine, por garantii, ke la avantaĝoj de la pliigitaj datumoj superas iujn ajn danĝerojn, la pliigitaj datumoj devas esti taksitaj uzante taŭgajn metrikojn antaŭ ol esti uzataj de maŝinlernantaj modeloj.
Ekzemple, la ĉeesto de signifa fona bruo aŭ senrilataj eroj en bild-bazitaj pliigitaj datenoj povus havi malutilan efikon al la prezento de la modelo.
konkludo
Finfine, ĉu vi provas antaŭvidi perdon, identigi financan fraŭdon aŭ konstrui pli bone bilda klasifiko modeloj, datumpliigo estas kritika maniero konstrui pli precizajn, fortigajn modelojn.
Per supera trejna proceduro, simpla antaŭprilaborado kaj pliigo de datumoj eĉ povas helpi teamojn en evoluigado de avangardaj modeloj.
Entreprenoj povas uzi pliigon de datumoj por redukti la kvanton da tempo pasigita por prepari trejnajn datumojn kaj krei maŝinlernajn modelojn pli precizajn kaj pli rapide..
Pligrandigante la kvanton de trafaj datumoj en la datumaro, datuma pliigo ankaŭ povas profitigi maŝinlernajn modelojn, kiuj jam havas multajn datumojn.
Lasi Respondon