A legtöbb gépi tanulási és mély tanulási modell nagymértékben támaszkodik az adatmennyiségre és a változatosságra ahhoz, hogy jól működjön. A képzés során szolgáltatott adatok mennyisége és sokfélesége jelentős hatással van e modellek előrejelzési pontosságára.
A mély tanulási modellek, amelyeket arra tanítottak, hogy hatékonyan hajtsanak végre bonyolult feladatokat, gyakran tartalmaznak rejtett neuronokat. A betanítható paraméterek száma a rejtett neuronok számának megfelelően nő.
A szükséges adatok mennyisége arányos a modell tanulható paramétereinek számával. A korlátozott adatok nehézségeinek kezelésének egyik módja az, hogy az aktuális adatokon különféle átalakításokat alkalmazunk új adatok szintetizálása érdekében.
A meglévő adatokból új adatok szintetizálásának technikáját „Adatkiegészítésnek” nevezik. Az adatkiegészítés mindkét követelmény teljesítésére használható: az adatok mennyiségére és a pontos fejlesztéshez szükséges képzési adatok sokféleségére gépi tanulás vagy mély tanulási modellek.
Ebben a bejegyzésben alaposan megvizsgáljuk az adatbővítést, annak típusait, azt, hogy miért elengedhetetlen, és még sok mást.
Tehát mi az az adatbővítés?
Az adatkiegészítés új és reprezentatív adatok fejlesztésének folyamata a meglévő adatokból. Ezt a meglévő adatok módosított verzióinak felvételével vagy új adatok szintetizálásával érheti el.
Az ezzel a módszerrel előállított adatkészletek javítják a gépi tanulást ill mély tanulási modellek a túlszerelés kockázatának minimalizálásával. Ez egy további információval rendelkező adatkészlet megváltoztatásának vagy „kibővítésének” folyamata.
Ez a kiegészítő bevitel a képektől a szövegekig terjedhet, és növeli a gépi tanulási rendszerek teljesítményét.
Tegyük fel, hogy modellt akarunk építeni a kutyafajták kategorizálására, és sok fényképünk van az összes fajtáról, kivéve a mopszokat. Ennek eredményeként a modell nehezen kategorizálná a mopszokat.
Hozzáadhatunk további (tényleges vagy hamis) mopszfotókat a gyűjteményhez, vagy megduplázhatjuk jelenlegi mopszfotóinkat (pl. sokszorosítással és eltorzítással, hogy mesterségesen egyedivé tegyük őket).
Mi hasznát szolgálja az adatbővítés a jelenben?
Alkalmazások gépi tanulás gyorsan fejlődnek és diverzifikálódnak, különösen a mély tanulás területén. A mesterséges intelligencia ipar előtt álló kihívásokat adatbővítési technikákkal lehet leküzdeni.
Az adatbővítés javíthatja a gépi tanulási modellek teljesítményét és eredményeit azáltal, hogy új és változatos példákat ad a betanítási adatkészletekhez.
Ha az adatkészlet nagy és elegendő, a gépi tanulási modell jobban teljesít és pontosabb. A gépi tanulási modellek esetében az adatgyűjtés és címkézés időigényes és költséges lehet.
A vállalatok az adatkészletek megváltoztatásával és az adatbővítési stratégiák használatával csökkenthetik működési költségeiket.
Az adatok tisztítása az adatmodell fejlesztésének egyik szakasza, és elengedhetetlen a nagy pontosságú modellekhez. A modell azonban nem lesz képes megjósolni a valós világból származó megfelelő bemeneteket, ha az adattisztítás csökkenti a reprezentálhatóságot.
A gépi tanulási modellek megerősíthetők adatkiegészítési megközelítések alkalmazásával, amelyek olyan eltéréseket produkálnak, amelyekkel a modell a valóságban találkozhat.
Az adatbővítés típusai
Valódi adatbővítés
Valódi adatbővítés történik, amikor valódi, kiegészítő adatokat ad hozzá egy adatkészlethez. Ez a további attribútumokkal rendelkező szövegfájloktól (a címkézett képekhez) az eredeti objektumhoz hasonló egyéb objektumok képeiig, vagy akár a tényleges dolog felvételeiig terjedhet.
Ha például néhány további funkciót ad hozzá egy képfájlhoz, a gépi tanulási modell könnyebben észlelheti az elemet.
Az egyes képekről további metaadatok (pl. a neve és a leírása) is megjelenhetnek, hogy mesterséges intelligencia-modellünk többet tudjon arról, mit ábrázolnak az egyes képek, mielőtt elkezdené a képzést azokon a fényképeken.
Amikor eljön az ideje, hogy a friss fényképeket besoroljuk valamelyik előre meghatározott kategóriánkba, például „macska” vagy „kutya”, a modell jobban képes lesz felismerni a képen található elemeket, és ennek eredményeként összességében jobban teljesít.
Szintetikus adatok nagyobbodás
Amellett, hogy több valós adatot ad hozzá, Ön is hozzájárulhat szintetikus adatok vagy hitelesnek tűnő mesterséges adatok.
Ez előnyös olyan nehéz feladatoknál, mint a neurális stílus átvitel, de minden tervezésnél jó, függetlenül attól, hogy GAN-okat (Generative Adversarial Networks), CNN-eket (Convolutional Neural Networks) vagy más mély neurális hálózati architektúrákat használ.
Például, ha megfelelően kategorizálni akarjuk a mopszokat anélkül, hogy ki kellene menni és számos fényképet készíteni, hozzáadhatunk néhány hamis mopszfotót a kutyaképek gyűjteményéhez.
Az adatkiegészítésnek ez a formája különösen hatékony a modell pontosságának növelésére, ha az adatok gyűjtése nehéz, költséges vagy időigényes. Ebben a helyzetben mesterségesen bővítjük az adatkészletet.
Tegyük fel, hogy az 1000 kutyafajta fényképből álló kezdeti csoportunk csak 5 mopszképet tartalmaz. Ahelyett, hogy további valódi mopszfotókat adnánk hozzá valódi kutyákról, hozzunk létre egy hamis képet úgy, hogy klónozzuk az egyiket, és kissé eltorzítjuk, hogy továbbra is mopsznak tűnjön.
Adatnövelési technikák
Az adatkiegészítési megközelítések a meglévő adatok kis módosítását jelentik. Ez ugyanaz, mint egy kijelentés átfogalmazása. Az adatkiegészítést három kategóriába sorolhatjuk:
szöveg
- Szócsere: Ez az adatkiegészítési megközelítés magában foglalja a jelenlegi kifejezések szinonimákkal való helyettesítését. Példaként a „Ez a film bolond” kifejezésből „Ez a film idióta” lehet.
- Mondat/szókeverés: Ez a stratégia magában foglalja a kifejezések vagy szavak sorrendjének megváltoztatását az általános koherencia megőrzése mellett.
- Szintaxis-fa manipuláció: Egy meglévő mondatot nyelvtanilag pontosra változtat, miközben ugyanazokat a kifejezéseket használja.
- Véletlenszerű törlés: Bár ez a stratégia csúnya írást eredményez, hatékony. Ennek eredményeként a „Nem veszem meg ezt a lemezt, mert karcos” sorból „Nem veszem meg, mert karcos” lesz. A kifejezés kevésbé egyértelmű, de elfogadható kiegészítés marad.
- Vissza Fordítás: Ez a megközelítés egyszerre hatékony és élvezetes. Vegyen egy, az Ön nyelvén írt nyilatkozatot, fordítsa le egy másik nyelvre, majd fordítsa vissza az eredeti nyelvére.
képek
- Kernelszűrők: Ez a megközelítés élesíti vagy elhomályosítja a képet.
- Képkombináció: Bár furcsának tűnhet, keverhet fényképeket.
- Véletlenszerű törlés: Az aktuális kép egy kis részének törlése.
- Geometriai transzformációk: Ez a megközelítés magában foglalja többek között a képek önkényes átfordítását, elforgatását, kivágását vagy fordítását.
- Kép megfordítása: A képet vízszintesről függőlegesre fordíthatja.
- Színtér átalakítása: Módosíthatja az RGB színcsatornákat, vagy javíthatja az aktuális színt.
- Az újraskálázás a vizuális skála beállításának folyamata. Lehetősége van a méretezésre vagy a kicsinyítésre. Ha befelé méretezi, a kép kisebb lesz, mint a kezdeti méret. A kép nagyobb lesz, mint az eredeti, ha kifelé méretezi.
Audio
- Hangmagasság: Ez a megközelítés magában foglalja a hangmagasság megváltoztatását.
- Sebesség módosítása: A hangfájl vagy a felvétel sebességének módosítása.
- Több zaj: További zajt adhat az audiofájlhoz.
Használja az ügyet
Az orvosi képalkotás jelenleg az adatbővítés kiemelkedő felhasználási területe. Az orvosi képgyűjtemények kicsik, és az adatok megosztása a szabályok és az adatvédelmi aggályok miatt nehézkes.
Ezenkívül az adatkészletek sokkal korlátozottabbak a nem gyakori rendellenességek esetében. Az orvosi képalkotó cégek adatkiegészítést alkalmaznak adatkészleteik diverzifikálására.
Kihívások
A skálázhatóság, a változatos adatkészletek és a relevancia néhány olyan probléma, amelyet meg kell oldani a hatékony adatbővítési technikák kifejlesztése érdekében.
A skálázhatóság szempontjából a kiterjesztett adatoknak méretezhetőnek kell lenniük, hogy sok különböző modell tudja használni. Győződjön meg arról, hogy ez megkettőzhető a jövőbeli modellekben, mivel egy olyan adatkiegészítő rendszer felállítása, amely nagy mennyiségű releváns, értékes, továbbfejlesztett adatot generál, eltarthat egy ideig.
Ami a heterogenitást illeti, a különféle adatkészleteknek különálló jellemzői vannak, amelyeket figyelembe kell venni a kiterjesztett adatok fejlesztése során. A megfelelő továbbfejlesztett adatok fejlesztéséhez minden adatkészlet tulajdonságait ki kell használni.
Más szavakkal, az adatkiegészítés eltérő lehet az adatkészletek és a használati esetek között.
Végül annak biztosítására, hogy a megnövekedett adatok előnyei meghaladják a veszélyeket, a kibővített adatokat megfelelő mérőszámok segítségével ki kell értékelni, mielőtt a gépi tanulási modellek felhasználnák.
Például jelentős háttérzaj vagy nem kapcsolódó elemek jelenléte a képalapú kiegészített adatokban káros hatással lehet a modell teljesítményére.
Következtetés
Végső soron függetlenül attól, hogy megkísérli előre jelezni a veszteséget, azonosítani a pénzügyi csalásokat, vagy jobbat építeni képbesorolás Az adatkiegészítés kritikus módja a pontosabb, robusztusabb modellek készítésének.
A kiváló képzési eljárás révén az egyszerű előfeldolgozás és adatbővítés akár a csapatokat is segítheti a legmodernebb modellek kidolgozásában.
A vállalkozások az adatbővítés segítségével csökkenthetik a képzési adatok elkészítésére fordított időt, és pontosabb és gyorsabb gépi tanulási modelleket hozhatnak létre..
Az adatkészletben lévő releváns adatok mennyiségének bővítésével az adatbővítés a már sok adattal rendelkező gépi tanulási modellek javára is válhat.
Hagy egy Válaszol