મોટાભાગના મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ સારી રીતે કાર્ય કરવા માટે ડેટાની રકમ અને વિવિધતા પર ખૂબ આધાર રાખે છે. તાલીમ દરમિયાન પ્રદાન કરવામાં આવેલ ડેટાની માત્રા અને વિવિધતા આ મોડેલોની આગાહીની ચોકસાઈ પર નોંધપાત્ર અસર કરે છે.
ગૂંચવણભર્યા કાર્યો પર અસરકારક રીતે કરવા માટે શીખવવામાં આવતા ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સમાં છુપાયેલા ન્યુરોન્સનો સમાવેશ થાય છે. છુપાયેલા ચેતાકોષોની સંખ્યા અનુસાર તાલીમપાત્ર પરિમાણોની સંખ્યા વધે છે.
જરૂરી ડેટાની માત્રા મોડેલ શીખી શકાય તેવા પરિમાણોની સંખ્યાના પ્રમાણસર છે. મર્યાદિત ડેટાની મુશ્કેલીનો સામનો કરવા માટેની એક પદ્ધતિ એ છે કે નવા ડેટાને સંશ્લેષણ કરવા માટે વર્તમાન ડેટામાં વિવિધ પ્રકારના પરિવર્તનો લાગુ કરવા.
હાલના ડેટામાંથી નવા ડેટાને સંશ્લેષણ કરવાની તકનીકને 'ડેટા ઓગમેન્ટેશન' તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. ડેટા વૃદ્ધિનો ઉપયોગ બંને આવશ્યકતાઓને પૂર્ણ કરવા માટે થઈ શકે છે: ડેટાની માત્રા અને ચોક્કસ વિકાસ માટે જરૂરી તાલીમ ડેટાની વિવિધતા મશીન લર્નિંગ અથવા ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ.
આ પોસ્ટમાં, અમે ડેટા વૃદ્ધિ, તેના પ્રકારો, તે શા માટે જરૂરી છે અને ઘણું બધું નજીકથી જોઈશું.
તો, ડેટા ઓગમેન્ટેશન શું છે?
ડેટા ઓગમેન્ટેશન એ વર્તમાન ડેટામાંથી નવો અને પ્રતિનિધિ ડેટા વિકસાવવાની પ્રક્રિયા છે. તમે હાલના ડેટાના સંશોધિત સંસ્કરણોનો સમાવેશ કરીને અથવા નવા ડેટાને સંશ્લેષણ કરીને આ પરિપૂર્ણ કરી શકો છો.
આ પદ્ધતિ દ્વારા ઉત્પાદિત ડેટાસેટ્સ તમારા મશીન લર્નિંગમાં સુધારો કરશે અથવા ડીપ લર્નિંગ મોડલ ઓવરફિટિંગના જોખમને ઘટાડીને. તે વધારાની માહિતી સાથેનો ડેટાસેટ બદલવાની અથવા "વધારો" કરવાની પ્રક્રિયા છે.
આ પૂરક ઇનપુટ છબીઓથી લઈને ટેક્સ્ટ સુધીની હોઈ શકે છે, અને તે મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સના પ્રદર્શનને વધારે છે.
ધારો કે અમે કૂતરાઓની જાતિઓને વર્ગીકૃત કરવા માટે એક મોડેલ બનાવવા માંગીએ છીએ અને અમારી પાસે પગ્સ સિવાય તમામ જાતોના ફોટોગ્રાફ્સ મોટી સંખ્યામાં છે. પરિણામે, મોડેલને પગનું વર્ગીકરણ કરવામાં મુશ્કેલી પડશે.
અમે સંગ્રહમાં વધારાના (વાસ્તવિક અથવા ખોટા) સગડ ફોટા ઉમેરી શકીએ છીએ, અથવા અમે અમારા વર્તમાન સગડ ફોટોગ્રાફ્સને બમણા કરી શકીએ છીએ (દા.ત. તેમને કૃત્રિમ રીતે અનન્ય બનાવવા માટે તેમની નકલ કરીને અને વિકૃત કરીને).
વર્તમાનમાં ડેટા ઓગમેન્ટેશનનો શું ઉપયોગ થાય છે?
માટે અરજી મશીન શિક્ષણ ઝડપથી વિકાસ અને વૈવિધ્યીકરણ કરી રહ્યા છે, ખાસ કરીને ઊંડા શિક્ષણના ક્ષેત્રમાં. આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ ઈન્ડસ્ટ્રી જે પડકારોનો સામનો કરે છે તેને ડેટા ઓગમેન્ટેશન ટેકનિક દ્વારા દૂર કરી શકાય છે.
પ્રશિક્ષણ ડેટાસેટ્સમાં નવા અને વૈવિધ્યસભર ઉદાહરણો ઉમેરીને ડેટા ઓગમેન્ટેશન મશીન લર્નિંગ મોડલ્સના પ્રદર્શન અને પરિણામોને સુધારી શકે છે.
જ્યારે ડેટાસેટ મોટો અને પૂરતો હોય છે, ત્યારે મશીન લર્નિંગ મોડલ વધુ સારું પ્રદર્શન કરે છે અને વધુ સચોટ હોય છે. મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સ માટે, ડેટા ભેગો કરવો અને લેબલિંગ સમય માંગી લે તેવું અને ખર્ચાળ હોઈ શકે છે.
કંપનીઓ ડેટાસેટ્સ બદલીને અને ડેટા ઓગમેન્ટેશન વ્યૂહરચનાનો ઉપયોગ કરીને તેમના ઓપરેશનલ ખર્ચને ઘટાડી શકે છે.
ડેટા ક્લિનિંગ એ ડેટા મોડલના વિકાસના તબક્કાઓમાંનું એક છે, અને તે ઉચ્ચ-ચોકસાઈવાળા મોડલ્સ માટે જરૂરી છે. જો કે, મોડલ વાસ્તવિક દુનિયામાંથી યોગ્ય ઇનપુટ્સની અપેક્ષા રાખવામાં સમર્થ હશે નહીં જો ડેટા ક્લીનિંગ પ્રતિનિધિત્વ ઘટાડે છે.
મશીન લર્નિંગ મોડલ્સને ડેટા ઓગમેન્ટેશન અભિગમનો ઉપયોગ કરીને મજબૂત બનાવી શકાય છે, જે વાસ્તવિક દુનિયામાં મોડેલનો સામનો કરી શકે તેવા ભિન્નતા પેદા કરે છે.
ડેટા ઓગમેન્ટેશનના પ્રકાર
વાસ્તવિક ડેટા વૃદ્ધિ
જ્યારે તમે ડેટાસેટમાં વાસ્તવિક, પૂરક ડેટા ઉમેરો છો ત્યારે વાસ્તવિક ડેટા વૃદ્ધિ થાય છે. આ વધારાની વિશેષતાઓ (ટેગ કરેલા ચિત્રો માટે) સાથેની ટેક્સ્ટ ફાઇલોથી લઈને મૂળ ઑબ્જેક્ટ સાથે તુલનાત્મક અન્ય ઑબ્જેક્ટની છબીઓ અથવા વાસ્તવિક વસ્તુના રેકોર્ડિંગ સુધીની શ્રેણી હોઈ શકે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, ઇમેજ ફાઇલમાં થોડી વધુ સુવિધાઓ ઉમેરીને, મશીન-લર્નિંગ મોડલ આઇટમને વધુ સરળતાથી શોધી શકે છે.
દરેક ઇમેજ વિશે વધુ મેટાડેટા (દા.ત., તેનું નામ અને વર્ણન) સામેલ કરવામાં આવી શકે છે જેથી કરીને અમારું AI મોડેલ તે ફોટા પર તાલીમ શરૂ કરે તે પહેલાં દરેક ઇમેજ શું રજૂ કરે છે તે વિશે વધુ જાણી શકે.
જ્યારે "બિલાડી" અથવા "કૂતરો" જેવી અમારી પૂર્વનિર્ધારિત શ્રેણીઓમાંના એકમાં તાજા ફોટાને વર્ગીકૃત કરવાનો સમય આવે છે, ત્યારે મોડેલ ઇમેજમાં હાજર વસ્તુઓને વધુ સારી રીતે શોધી શકે છે અને પરિણામે એકંદરે વધુ સારું પ્રદર્શન કરી શકે છે.
કૃત્રિમ ડેટા Augગમેન્ટેશન
વધુ વાસ્તવિક ડેટા ઉમેરવા સિવાય, તમે પણ યોગદાન આપી શકો છો કૃત્રિમ માહિતી અથવા કૃત્રિમ ડેટા કે જે અધિકૃત લાગે છે.
ન્યુરલ સ્ટાઇલ ટ્રાન્સફર જેવા મુશ્કેલ કાર્યો માટે આ ફાયદાકારક છે, પરંતુ તે કોઈપણ ડિઝાઇન માટે પણ સારું છે, પછી ભલે તમે GANs (જનરેટિવ એડવર્સરિયલ નેટવર્ક્સ), CNNs (કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ) અથવા અન્ય ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચરનો ઉપયોગ કરી રહ્યાં હોવ.
ઉદાહરણ તરીકે, જો આપણે બહાર જઈને સંખ્યાબંધ ફોટા લીધા વિના સગડને યોગ્ય રીતે વર્ગીકૃત કરવા ઈચ્છીએ છીએ, તો અમે કૂતરાની છબીઓના સંગ્રહમાં કેટલાક ખોટા સગડના ફોટોગ્રાફ ઉમેરી શકીએ છીએ.
જ્યારે ડેટા એકત્રિત કરવો મુશ્કેલ, ખર્ચાળ અથવા સમય માંગી લેતો હોય ત્યારે ડેટા વૃદ્ધિનું આ સ્વરૂપ મોડેલની ચોકસાઈ વધારવા માટે ખાસ કરીને અસરકારક છે. આ સ્થિતિમાં, અમે ડેટાસેટને કૃત્રિમ રીતે વિસ્તૃત કરી રહ્યા છીએ.
ધારો કે અમારા 1000 કૂતરા જાતિના ફોટોગ્રાફ્સના પ્રારંભિક જૂથમાં માત્ર 5 સગડની છબીઓ છે. વાસ્તવિક કૂતરાઓમાંથી વધારાના વાસ્તવિક સગડ ફોટોગ્રાફ્સ ઉમેરવાને બદલે, ચાલો વર્તમાનમાંના એકનું ક્લોન કરીને નકલી બનાવીએ અને તેને સહેજ વિકૃત કરીએ જેથી તે હજી પણ સગડ જેવું લાગે.
ડેટા ઓગમેન્ટેશન તકનીકો
ડેટા ઓગમેન્ટેશન અભિગમમાં હાલના ડેટામાં થોડો ફેરફાર કરવો પડે છે. તે નિવેદનને ફરીથી લખવા જેવું જ છે. અમે ડેટા વૃદ્ધિને ત્રણ શ્રેણીઓમાં વિભાજિત કરી શકીએ છીએ:
લખાણ
- વર્ડ રિપ્લેસમેન્ટ: આ ડેટા ઓગમેન્ટેશન અભિગમમાં વર્તમાન શબ્દોને સમાનાર્થી સાથે બદલવાનો સમાવેશ થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, "આ ફિલ્મ મૂર્ખ છે" બની શકે છે "આ ફિલ્મ મૂર્ખ છે."
- વાક્ય/વર્ડ શફલિંગ: આ વ્યૂહરચના એકંદર સુસંગતતા જાળવી રાખીને શબ્દસમૂહો અથવા શબ્દોના ક્રમને બદલવાનો સમાવેશ કરે છે.
- સિન્ટેક્સ-ટ્રી મેનીપ્યુલેશન: સમાન શબ્દોનો ઉપયોગ કરતી વખતે તમે વર્તમાન વાક્યને વ્યાકરણની રીતે સચોટ બનાવવા બદલો છો.
- રેન્ડમ ડિલીશન: જોકે આ વ્યૂહરચના નીચ લેખન પેદા કરે છે, તે અસરકારક છે. પરિણામે, "હું આ રેકોર્ડ ખરીદીશ નહીં કારણ કે તે સ્ક્રેચ થયેલ છે" એવી લાઇન "હું આ ખરીદીશ નહીં કારણ કે તે ઉઝરડા છે" બની જાય છે. શબ્દસમૂહ ઓછો સ્પષ્ટ છે, પરંતુ તે એક બુદ્ધિગમ્ય ઉમેરો છે.
- બેક ટ્રાન્સલેશન: આ અભિગમ અસરકારક અને આનંદપ્રદ બંને છે. તમારી ભાષામાં લખેલું નિવેદન લો, તેને બીજી ભાષામાં અનુવાદિત કરો અને પછી તેને તમારી મૂળ ભાષામાં ફરીથી અનુવાદ કરો.
છબીઓ
- કર્નલ ફિલ્ટર્સ: આ અભિગમ ચિત્રને શાર્પ અથવા બ્લર કરે છે.
- છબી સંયોજન: જો કે તે વિચિત્ર દેખાઈ શકે છે, તમે ફોટાને મિશ્રિત કરી શકો છો.
- રેન્ડમ પર ભૂંસી નાખવું: વર્તમાન ચિત્રનો એક નાનો ભાગ કાઢી નાખો.
- ભૌમિતિક રૂપાંતરણો: આ અભિગમમાં, અન્ય વસ્તુઓની સાથે, મનસ્વી રીતે ફ્લિપિંગ, ફરતી, કાપણી અથવા ચિત્રોનું અનુવાદ શામેલ છે.
- ચિત્રને ફ્લિપ કરવું: તમે આડીથી ઊભી દિશા તરફ છબીને ફ્લિપ કરી શકો છો.
- કલર સ્પેસ ટ્રાન્સફોર્મેશન: તમે RGB કલર ચેનલોને સંશોધિત કરી શકો છો અથવા કોઈપણ વર્તમાન રંગને વધારી શકો છો.
- રી-સ્કેલિંગ એ વિઝ્યુઅલ સ્કેલને સમાયોજિત કરવાની પ્રક્રિયા છે. તમારી પાસે સ્કેલિંગ ઇન અથવા આઉટનો વિકલ્પ છે. જ્યારે તમે અંદરની તરફ સ્કેલ કરો છો, ત્યારે છબી પ્રારંભિક કદ કરતાં નાની થઈ જાય છે. જો તમે તેને બહારની તરફ માપશો તો ચિત્ર મૂળ કરતાં મોટું હશે.
ઓડિયો
- પિચ: આ અભિગમમાં ઑડિઓ પિચ બદલવાનો સમાવેશ થાય છે.
- ઝડપ બદલો: ઑડિઓ ફાઇલ અથવા રેકોર્ડિંગની ઝડપ બદલો.
- વધુ ઘોંઘાટ: તમે ઑડિયો ફાઇલમાં વધુ અવાજ ઉમેરી શકો છો.
કેસનો ઉપયોગ કરો
મેડિકલ ઇમેજિંગ એ અત્યારે ડેટા ઓગમેન્ટેશન માટે એક અગ્રણી ઉપયોગનો કેસ છે. તબીબી ચિત્રોનો સંગ્રહ નાનો છે, અને નિયમો અને ગોપનીયતાની ચિંતાઓને લીધે ડેટા શેર કરવો મુશ્કેલ છે.
વધુમાં, અસામાન્ય વિકૃતિઓના કિસ્સામાં ડેટા સેટ્સ વધુ મર્યાદિત છે. મેડિકલ ઇમેજિંગ કંપનીઓ તેમના ડેટા સેટમાં વિવિધતા લાવવા માટે ડેટા ઓગમેન્ટેશનનો ઉપયોગ કરે છે.
પડકારો
માપનીયતા, વૈવિધ્યસભર ડેટાસેટ્સ અને સુસંગતતા એ કેટલાક મુદ્દાઓ છે જેને કાર્યક્ષમ ડેટા વૃદ્ધિ તકનીકો વિકસાવવા માટે ઉકેલવાની જરૂર છે.
માપનીયતાના સંદર્ભમાં, વિસ્તૃત ડેટાને માપી શકાય તેવો હોવો જોઈએ જેથી ઘણા જુદા જુદા મોડલ તેનો ઉપયોગ કરી શકે. તમે એ સુનિશ્ચિત કરવા માગો છો કે આને ભવિષ્યના મોડલ્સમાં ઉપયોગ કરવા માટે ડુપ્લિકેટ કરી શકાય છે કારણ કે એક ડેટા ઓગમેન્ટેશન સિસ્ટમ સેટ કરી છે જે મોટી માત્રામાં સુસંગત, મૂલ્યવાન, ઉન્નત ડેટા જનરેટ કરે છે તેમાં થોડો સમય લાગી શકે છે.
વિજાતીયતાના સંદર્ભમાં, વિવિધ ડેટાસેટ્સમાં વિશિષ્ટ વિશેષતાઓ હોય છે જે વિસ્તૃત ડેટા વિકસાવતી વખતે ધ્યાનમાં લેવી આવશ્યક છે. યોગ્ય ઉન્નત ડેટા વિકસાવવા માટે, દરેક ડેટાસેટના ગુણધર્મોનો ઉપયોગ કરવો આવશ્યક છે.
બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, ડેટાસેટ્સ અને ઉપયોગના કિસ્સાઓ વચ્ચે ડેટા વૃદ્ધિ અલગ હશે.
છેલ્લે, વધેલા ડેટાના ફાયદા કોઈપણ જોખમો કરતાં વધી જાય તેની ખાતરી આપવા માટે, મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા પહેલા વર્ધિત ડેટાનું યોગ્ય મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરીને મૂલ્યાંકન કરવું જોઈએ.
ઉદાહરણ તરીકે, ઇમેજ-આધારિત સંવર્ધિત ડેટામાં નોંધપાત્ર પૃષ્ઠભૂમિ ઘોંઘાટ અથવા અસંબંધિત વસ્તુઓની હાજરી મોડેલના પ્રદર્શન પર હાનિકારક અસર કરી શકે છે.
ઉપસંહાર
આખરે, શું તમે નુકસાનની આગાહી કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યાં છો, નાણાકીય છેતરપિંડી ઓળખી રહ્યા છો અથવા વધુ સારી રીતે નિર્માણ કરી રહ્યાં છો છબી વર્ગીકરણ મોડલ્સ, ડેટા ઓગમેન્ટેશન એ વધુ સચોટ, મજબૂત મોડલ્સ બનાવવાની એક મહત્વપૂર્ણ રીત છે.
શ્રેષ્ઠ તાલીમ પ્રક્રિયા દ્વારા, સરળ પ્રીપ્રોસેસિંગ અને ડેટા ઓગમેન્ટેશન પણ અત્યાધુનિક મોડલ્સ વિકસાવવામાં ટીમોને મદદ કરી શકે છે.
વ્યવસાયો પ્રશિક્ષણ ડેટા તૈયાર કરવામાં વિતાવેલા સમયને ઘટાડવા અને વધુ સચોટ અને વધુ ઝડપથી મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ બનાવવા માટે ડેટા વૃદ્ધિનો ઉપયોગ કરી શકે છે..
ડેટાસેટમાં યોગ્ય ડેટાના જથ્થાને વિસ્તૃત કરીને, ડેટા વૃદ્ધિ મશીન લર્નિંગ મોડલ્સને પણ લાભ આપી શકે છે કે જેની પાસે પહેલેથી જ ઘણો ડેટા છે.
એક જવાબ છોડો