Umume model machine learning lan deep learning gumantung banget marang jumlah data lan macem-macem supaya bisa digunakake kanthi apik. Volume lan keragaman data sing disedhiyakake sajrone latihan nduweni pengaruh sing signifikan marang akurasi prediksi model kasebut.
Model pembelajaran jero sing wis diwulangake kanthi efektif ing tugas rumit asring kalebu neuron sing didhelikake. Jumlah paramèter sing bisa dilatih mundhak miturut jumlah neuron sing didhelikake.
Jumlah data sing dibutuhake sebanding karo jumlah parameter sing bisa dipelajari model. Salah sawijining cara kanggo ngatasi kesulitan data winates yaiku nggunakake macem-macem transformasi menyang data saiki kanggo nyintesis data anyar.
Teknik sintesis data anyar saka data sing wis ana diarani 'Data Augmentation.' Augmentasi data bisa digunakake kanggo ngrampungake loro syarat: volume data lan macem-macem data latihan sing dibutuhake kanggo ngembangake akurat. machine learning utawa model deep learning.
Ing kirim iki, kita bakal nliti kanthi rinci babagan nambah data, jinise, kenapa penting, lan liya-liyane.
Dadi, apa Augmentation Data?
Augmentasi Data yaiku proses ngembangake data anyar lan representatif saka data sing wis ana. Sampeyan bisa ngrampungake iki kanthi nyakup versi modifikasi data sing wis ana utawa sintesis data anyar.
Dataset sing diprodhuksi dening metode iki bakal nambah pembelajaran mesin utawa model sinau jero kanthi nyuda resiko overfitting. Iku proses ngganti, utawa "augmenting," dataset karo informasi tambahan.
Input tambahan iki bisa uga kalebu saka gambar nganti teks, lan nambah kinerja sistem pembelajaran mesin.
Anggap kita pengin mbangun model kanggo nggolongake anakan asu lan kita duwe nomer akeh foto saka kabeh varieties kajaba pugs. Akibaté, model bakal angel nggolongake pugs.
Kita bisa nambah foto pug tambahan (nyata utawa palsu) menyang koleksi, utawa kita bisa pindho foto pug saiki (contone, kanthi niru lan distorting kanggo nggawe unik artificially).
Apa gunane augmentasi data ing jaman saiki?
Aplikasi kanggo learning machine berkembang kanthi cepet lan macem-macem, utamane ing bidang sinau jero. Tantangan sing diadhepi industri intelijen buatan bisa diatasi liwat teknik nambah data.
Penambahan data bisa ningkatake kinerja lan asil model pembelajaran mesin kanthi nambahake conto anyar lan macem-macem kanggo set data latihan.
Nalika dataset gedhe lan cukup, model pembelajaran mesin luwih apik lan luwih akurat. Kanggo model pembelajaran mesin, ngumpulake data lan menehi label bisa uga mbutuhake wektu lan larang.
Perusahaan bisa nyuda biaya operasional kanthi ngganti set data lan nggunakake strategi nambah data.
Ngresiki data minangka salah sawijining tahap pangembangan model data, lan penting kanggo model kanthi akurasi dhuwur. Nanging, model kasebut ora bakal bisa ngantisipasi input sing tepat saka jagad nyata yen ngresiki data nyuda representasi.
Model pembelajaran mesin bisa dikuatake kanthi nggunakake pendekatan augmentasi data, sing ngasilake variasi sing bisa ditemoni model kasebut ing jagad nyata.
Jinis Augmentasi Data
Tambah data nyata
Penambahan data nyata dumadi nalika sampeyan nambahake data tambahan asli menyang set data. Iki bisa saka file teks kanthi atribut tambahan (kanggo gambar sing diwenehi tag) nganti gambar obyek liyane sing bisa dibandhingake karo obyek asli, utawa malah ngrekam barang sing nyata.
Contone, kanthi nambah sawetara fitur liyane menyang file gambar, model machine learning bisa ndeteksi item luwih gampang.
Metadata liyane babagan saben gambar (contone, jeneng lan katrangan) bisa uga dilebokake supaya model AI kita luwih ngerti apa sing diwakili saben gambar sadurunge miwiti latihan babagan foto kasebut.
Nalika teka wektu kanggo nggolongake foto seger menyang salah siji saka kategori sing wis ditemtokake, kayata "kucing" utawa "asu," model kasebut bisa luwih bisa ndeteksi item sing ana ing gambar lan nindakake kanthi luwih apik minangka asil.
Data Sintetik Tambah
Saliyane nambahake data nyata, sampeyan uga bisa nyumbang data sintetik utawa data buatan sing katon asli.
Iki migunani kanggo tugas sing angel kaya transfer gaya saraf, nanging uga apik kanggo desain apa wae, apa sampeyan nggunakake GAN (Generative Adversarial Networks), CNN (Convolutional Neural Networks), utawa arsitektur jaringan saraf jero liyane.
Contone, yen kita pengin nggolongake pugs kanthi bener tanpa kudu metu lan njupuk sawetara foto, kita bisa nambah sawetara foto pug palsu menyang koleksi gambar asu.
Bentuk augmentasi data iki utamané efektif kanggo nambah akurasi model nalika ngumpulake data angel, larang, utawa akeh wektu. Ing kahanan iki, kita artificially ngembangaken dataset.
Nganggep yen klompok awal 1000 foto jenis asu mung ngemot 5 gambar pug. Tinimbang nambahake foto pug nyata saka asu asli, ayo nggawe sing palsu kanthi kloning salah siji sing saiki lan rada distorting supaya isih katon kaya pug.
Teknik Augmentasi Data
Pendekatan augmentasi data mbutuhake modifikasi cilik kanggo data sing wis ana. Iku padha karo rephrasing statement. Kita bisa dibagi data augmentation dadi telung kategori:
Tèks
- Pengganti Tembung: Pendekatan augmentasi data iki kalebu ngganti istilah sing saiki nganggo sinonim. Contone, "Film iki bodho" bisa dadi "Film iki bodho."
- Ukara / Tembung Shuffling: Strategi iki kalebu ngoper urutan frase utawa tembung nalika njaga koherensi sakabèhé.
- Manipulasi Syntax-Tree: Sampeyan ngganti ukara sing wis ana dadi akurat kanthi gramatikal nalika nggunakake istilah sing padha.
- Pambusakan Acak: Sanajan strategi iki ngasilake tulisan sing ala, nanging efektif. Akibaté, baris "Aku ora bakal tuku rekaman iki amarga digores" dadi "Aku ora bakal tuku iki amarga digores." Ukara kasebut kurang cetha, nanging tetep dadi tambahan sing bisa dipercaya.
- Back Translation: Pendekatan iki efektif lan nyenengake. Njupuk statement sing ditulis ing basa sampeyan, terjemahake menyang basa liya, banjur terjemahake maneh menyang basa asli sampeyan.
images
- Filter Kernel: Pendekatan iki ngasah utawa burem gambar.
- Kombinasi Gambar: Sanajan katon aneh, sampeyan bisa nyampur foto.
- Mbusak kanthi Acak: Mbusak bagean cilik saka gambar saiki.
- Transformasi Geometris: Pendekatan iki kalebu, antarane liyane, flipping, muter, nugel, utawa nerjemahake gambar kanthi sewenang-wenang.
- Muter gambar: Sampeyan bisa ngowahi gambar saka orientasi horisontal menyang vertikal.
- Transformasi Ruang Warna: Sampeyan bisa ngowahi saluran warna RGB utawa nambah warna saiki.
- Re-Scaling yaiku proses nyetel skala visual. Sampeyan duwe pilihan kanggo nggedhekake utawa metu. Nalika sampeyan nggedhekake, gambar dadi luwih cilik tinimbang ukuran wiwitan. Gambar bakal luwih gedhe tinimbang asline yen sampeyan skala metu.
Audio
- Pitch: Pendekatan iki kalebu ngganti nada audio.
- Ganti kacepetan: Ganti kacepetan file audio utawa rekaman.
- More Noise: Sampeyan bisa nambah gangguan liyane menyang file audio.
Gunakake Case
Pencitraan medis minangka kasus panggunaan sing penting kanggo nambah data saiki. Koleksi gambar medis cilik, lan nuduhake data angel amarga aturan lan masalah privasi.
Salajengipun, set data luwih dibatasi ing kasus kelainan sing ora umum. Perusahaan imaging medis nggunakake augmentasi data kanggo macem-macem set data.
tantangan
Skalabilitas, macem-macem dataset, lan relevansi minangka sawetara masalah sing kudu dirampungake kanggo ngembangake teknik nambah data sing efisien.
Ing babagan skalabilitas, data sing ditambah kudu bisa diukur supaya akeh model sing bisa digunakake. Sampeyan bakal pengin nggawe manawa iki bisa duplikat kanggo nggunakake ing model mangsa wiwit nyetel sistem augmentation data sing ngasilake jumlah gedhe saka pertinent, terkenal, data meningkat bisa njupuk sawetara wektu.
Ing babagan heterogenitas, macem-macem set data duwe fitur sing beda-beda sing kudu digatekake nalika ngembangake data tambahan. Kanggo ngembangake data sing luwih apik, sifat saben set data kudu digunakake.
Ing tembung liyane, augmentation data bakal beda antarane dataset lan kasus panggunaan.
Pungkasan, kanggo njamin manawa kaluwihan data sing saya tambah ngluwihi bebaya, data sing ditambah kudu dievaluasi nggunakake metrik sing cocog sadurunge digunakake model pembelajaran mesin.
Contone, anane gangguan latar mburi sing signifikan utawa item sing ora ana hubungane ing data ditambah adhedhasar gambar bisa duwe pengaruh ngrugekake ing kinerja model.
kesimpulan
Pungkasane, apa sampeyan nyoba ngramal kerugian, ngenali penipuan finansial, utawa nggawe luwih apik klasifikasi gambar model, augmentation data iku cara kritis kanggo mbangun luwih akurat, model sehat lan kuat.
Liwat prosedur latihan sing unggul, preprocessing prasaja lan augmentasi data malah bisa nulung tim ngembangake model mutakhir.
Bisnis bisa nggunakake augmentasi data kanggo nyuda jumlah wektu sing digunakake kanggo nyiapake data latihan lan nggawe model pembelajaran mesin sing luwih akurat lan luwih cepet..
Kanthi nggedhekake jumlah data sing cocog ing dataset, augmentasi data uga bisa entuk manfaat saka model pembelajaran mesin sing wis akeh data.
Ninggalake a Reply