רוב המודלים של למידת מכונה ולמידה עמוקה מסתמכים במידה רבה על כמות נתונים ומגוון כדי לתפקד היטב. לנפח ולמגוון הנתונים המסופקים במהלך האימון יש השפעה משמעותית על דיוק הניבוי של מודלים אלה.
מודלים של למידה עמוקה שלימדו לבצע ביעילות משימות מסובכות כוללות לעתים קרובות נוירונים נסתרים. מספר הפרמטרים הניתנים לאימון גדל בהתאם למספר הנוירונים הנסתרים.
כמות הנתונים הנדרשת היא פרופורציונלית למספר הפרמטרים הניתנים ללמידה של המודל. שיטה אחת להתמודדות עם הקושי של נתונים מוגבלים היא להחיל מגוון של טרנספורמציות על הנתונים הנוכחיים כדי לסנתז נתונים חדשים.
הטכניקה של סינתזה של נתונים חדשים מנתונים קיימים מכונה 'הגדלת נתונים'. ניתן להשתמש בהגדלת נתונים כדי לעמוד בשתי הדרישות: נפח הנתונים ומגוון נתוני ההדרכה הנדרשים לפיתוח מדויק מודלים של למידת מכונה או למידה עמוקה.
בפוסט זה, נבחן מקרוב הגדלת נתונים, סוגיו, מדוע זה חיוני ועוד הרבה יותר.
אז מה זה הגדלת נתונים?
הגדלת נתונים היא תהליך של פיתוח נתונים חדשים ומייצגים מנתונים קיימים. אתה יכול להשיג זאת על ידי הכללת גרסאות שונו של נתונים קיימים או סינתזה של נתונים חדשים.
מערכי הנתונים המיוצרים בשיטה זו ישפרו את למידת המכונה שלך או מודלים של למידה עמוקה על ידי מזעור הסיכון להתאמת יתר. זהו תהליך של שינוי, או "הגדלה", מערך נתונים עם מידע נוסף.
קלט משלים זה עשוי לנוע בין תמונות לטקסט, והוא משפר את הביצועים של מערכות למידת מכונה.
נניח שאנו רוצים לבנות מודל לקטגוריה של גזעי כלבים ויש לנו מספר גדול של צילומים מכל הזנים מלבד פאגים. כתוצאה מכך, הדגם יתקשה לסווג פאגים.
נוכל להוסיף תמונות פאג נוספות (ממשיות או שקריות) לאוסף, או שנוכל להכפיל את צילומי הפאג הנוכחיים שלנו (למשל על ידי שכפול ועיוות שלהם כדי להפוך אותם לייחודיים באופן מלאכותי).
איזה שימוש משרתת הגדלת נתונים בהווה?
יישומים עבור למידת מכונה מתפתחים ומתגוננים במהירות, במיוחד בתחום הלמידה העמוקה. ניתן להתגבר על האתגרים שעמם מתמודדת תעשיית הבינה המלאכותית באמצעות טכניקות להגדלת נתונים.
הגדלת נתונים יכולה לשפר את הביצועים והתוצאות של מודלים של למידת מכונה על ידי הוספת דוגמאות חדשות ומגוונות למערכי נתונים של הדרכה.
כאשר מערך הנתונים גדול ומספיק, מודל למידת מכונה מתפקד טוב יותר ומדויק יותר. עבור מודלים של למידת מכונה, איסוף ותיוג נתונים עשויים להיות גוזלים זמן ויקרים.
חברות יכולות להפחית את עלויות התפעול שלהן על ידי שינוי מערכי נתונים ושימוש באסטרטגיות להגדלת נתונים.
ניקוי נתונים הוא אחד השלבים בפיתוח מודל נתונים, והוא חיוני למודלים בעלי דיוק גבוה. עם זאת, המודל לא יוכל לצפות קלט נאות מהעולם האמיתי אם ניקוי הנתונים יפחית את הייצוג.
ניתן לחזק מודלים של למידת מכונה על ידי שימוש בגישות הגדלת נתונים, אשר מייצרות שונות שהמודל יכול להיתקל בהן בעולם האמיתי.
סוגי הגדלת נתונים
הגדלת נתונים אמיתית
הגדלת נתונים אמיתית מתרחשת כאשר אתה מוסיף נתונים מקוריים ומשלימים למערך נתונים. זה יכול לנוע בין קבצי טקסט עם תכונות נוספות (עבור תמונות מתויגות) לתמונות של אובייקטים אחרים הדומים לאובייקט המקורי, או אפילו הקלטות של הדבר האמיתי.
לדוגמה, על ידי הוספת עוד כמה תכונות לקובץ תמונה, מודל למידת מכונה יכול לזהות את הפריט ביתר קלות.
מטא נתונים נוספים על כל תמונה (למשל, השם והתיאור שלה) עשויים להיכלל כך שמודל הבינה המלאכותית שלנו ידע יותר על מה כל תמונה מייצגת לפני שהיא מתחילה להתאמן על התמונות האלה.
כשמגיע הזמן לסווג תמונות טריות לאחת מהקטגוריות שנקבעו מראש, כמו "חתול" או "כלב", הדוגמנית יכולה להיות מסוגלת לזהות טוב יותר את הפריטים הקיימים בתמונה ולהציג ביצועים טובים יותר כתוצאה מכך.
נתונים סינתטיים הגדלה
מלבד הוספת נתונים אמיתיים נוספים, אתה יכול גם לתרום נתונים סינתטיים או נתונים מלאכותיים שנראים אותנטיים.
זה מועיל למשימות קשות כמו העברת סגנון עצבי, אבל זה גם טוב לכל עיצוב, בין אם אתה משתמש ב-GANs (Generative Adversarial Networks), CNNs (Convolutional Neural Networks), או ארכיטקטורות רשתות עצביות עמוקות אחרות.
לדוגמה, אם ברצוננו לסווג כראוי פאגים מבלי שנצטרך לצאת ולצלם מספר תמונות, נוכל להוסיף כמה צילומי פאג כוזבים לאוסף תמונות של כלבים.
צורה זו של הגדלת נתונים יעילה במיוחד לשיפור דיוק המודל כאשר איסוף הנתונים קשה, יקר או גוזל זמן. במצב זה, אנו מרחיבים באופן מלאכותי את מערך הנתונים.
נניח שהקבוצה הראשונית שלנו של 1000 צילומי גזעי כלבים מכילה רק 5 תמונות פאג. במקום להוסיף תצלומי פאג ממשיים נוספים מכלבים אמיתיים, בואו ניצור תמונה מזויפת על ידי שיבוט של אחד מהנוכחיים ועיוות מעט כך שהוא עדיין ייראה כמו פאג.
טכניקות הגדלת נתונים
גישות הגדלת נתונים כרוכות בביצוע שינויים קטנים בנתונים קיימים. זה אותו דבר כמו ניסוח מחדש של אמירה. אנו יכולים לחלק את הגדלת הנתונים לשלוש קטגוריות:
טקסט
- החלפת מילים: גישת הגדלת נתונים זו כוללת החלפת מונחים נוכחיים במילים נרדפות. כדוגמה, "הסרט הזה טיפשי" יכול להפוך ל"הסרט הזה אידיוטי".
- ערבוב משפט/מילה: אסטרטגיה זו כוללת החלפת רצף הביטויים או המילים תוך שמירה על קוהרנטיות כוללת.
- תחביר-מניפולציה של עץ: אתה משנה משפט קיים כדי להיות מדויק מבחינה דקדוקית תוך שימוש באותם מונחים.
- מחיקה אקראית: למרות שהאסטרטגיה הזו מייצרת כתיבה מכוערת, היא יעילה. כתוצאה מכך, השורה "אני לא ארכוש את התקליט הזה בגלל שהוא שרוט" הופכת ל"אני לא אקנה את זה בגלל שהוא שרוט". הביטוי פחות ברור, אבל הוא נשאר תוספת סבירה.
- תרגום אחורי: גישה זו יעילה ומהנה כאחד. קח הצהרה שנכתבה בשפה שלך, תרגם אותה לשפה אחרת, ולאחר מכן תרגם אותה מחדש לשפת המקור שלך.
תמונות
- מסנני ליבה: גישה זו מחדדת או מטשטשת תמונה.
- שילוב תמונה: למרות שזה עשוי להיראות מוזר, אתה יכול לערבב תמונות.
- מחיקה אקראית: מחק חלק זעיר מהתמונה הנוכחית.
- טרנספורמציות גיאומטריות: גישה זו כוללת, בין היתר, היפוך, סיבוב, חיתוך או תרגום שרירותי של תמונות.
- היפוך תמונה: ניתן להפוך תמונה מאופקי לכיוון אנכי.
- שינוי מרחב צבע: ניתן לשנות את ערוצי הצבע RGB או לשפר כל צבע נוכחי.
- קנה מידה מחדש הוא תהליך התאמת הסולם החזותי. יש לך אפשרות להגדיל או להרחיק. כאשר אתה מרחיב פנימה, התמונה הופכת קטנה מהגודל ההתחלתי. התמונה תהיה גדולה יותר מהמקור אם תרחיב אותה כלפי חוץ.
אודיו
- גובה הצליל: גישה זו כוללת שינוי גובה הצליל.
- שנה מהירות: שנה את המהירות של קובץ השמע או ההקלטה.
- יותר רעש: אתה יכול להוסיף עוד רעש לקובץ השמע.
השתמש מקרה
הדמיה רפואית היא מקרה שימוש בולט להגדלת נתונים כרגע. אוספי התמונות הרפואיים הם קטנים, ושיתוף הנתונים קשה בגלל כללים ודאגות לפרטיות.
יתר על כן, מערכי נתונים מוגבלים הרבה יותר במקרה של הפרעות לא שכיחות. חברות הדמיה רפואית משתמשות בהגדלת נתונים כדי לגוון את מערכי הנתונים שלהן.
אתגרים
מדרגיות, מערכי נתונים מגוונים ורלוונטיות הם חלק מהבעיות שיש לפתור על מנת לפתח טכניקות יעילות להגדלת נתונים.
במונחים של מדרגיות, נתונים מוגדלים צריכים להיות ניתנים להרחבה כדי שמודלים רבים ושונים יוכלו להשתמש בהם. תרצה לוודא שניתן לשכפל את זה לשימוש במודלים עתידיים, שכן הקמת מערכת להגדלת נתונים המייצרת כמות גדולה של נתונים רלוונטיים, בעלי ערך ומשופרים, עשויה לקחת זמן מה.
במונחים של הטרוגניות, למערכי נתונים שונים יש תכונות ברורות שיש לקחת בחשבון בעת פיתוח נתונים מוגברים. כדי לפתח נתונים משופרים מתאימים, יש להשתמש במאפיינים של כל מערך נתונים.
במילים אחרות, הגדלת הנתונים תהיה שונה בין מערכי נתונים ומקרי שימוש.
לבסוף, כדי להבטיח שהיתרונות של הנתונים המוגדלים עולים על כל סיכונים, יש להעריך את הנתונים המוגדלים באמצעות מדדים מתאימים לפני השימוש במודלים של למידת מכונה.
לדוגמה, נוכחות של רעשי רקע משמעותיים או פריטים לא קשורים בנתונים מוגדלים מבוססי תמונה עלולה להשפיע לרעה על ביצועי המודל.
סיכום
בסופו של דבר, בין אם אתה מנסה לחזות הפסד, לזהות הונאה פיננסית או לבנות טוב יותר סיווג תמונה מודלים, הגדלת נתונים היא דרך קריטית לבניית מודלים מדויקים וחזקים יותר.
באמצעות הליך הכשרה מעולה, עיבוד מקדים פשוט והגדלת נתונים יכולים אפילו לסייע לצוותים בפיתוח מודלים חדישים.
עסקים יכולים להשתמש בהגדלת נתונים כדי לצמצם את משך הזמן המושקע בהכנת נתוני אימון וכדי ליצור מודלים של למידת מכונה מדויקים ומהירים יותר.
על ידי הרחבת כמות הנתונים הרלוונטיים במערך הנתונים, הגדלת נתונים יכולה גם להועיל למודלים של למידת מכונה שכבר יש להם הרבה נתונים.
השאירו תגובה