მანქანური სწავლისა და ღრმა სწავლის მოდელების უმეტესობა დიდწილად ეყრდნობა მონაცემთა რაოდენობას და მრავალფეროვნებას, რომ კარგად იმოქმედოს. ტრენინგის დროს მოწოდებული მონაცემების მოცულობა და მრავალფეროვნება მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ამ მოდელების პროგნოზირების სიზუსტეზე.
ღრმა სწავლის მოდელები, რომლებსაც ასწავლეს რთულ ამოცანების ეფექტურად შესრულება, ხშირად მოიცავს ფარულ ნეირონებს. სავარჯიშო პარამეტრების რაოდენობა იზრდება ფარული ნეირონების რაოდენობის მიხედვით.
საჭირო მონაცემების რაოდენობა პროპორციულია მოდელის შესასწავლი პარამეტრების რაოდენობისა. შეზღუდული მონაცემების სირთულესთან გამკლავების ერთ-ერთი მეთოდი არის სხვადასხვა ტრანსფორმაციის გამოყენება მიმდინარე მონაცემებზე ახალი მონაცემების სინთეზისთვის.
არსებული მონაცემებიდან ახალი მონაცემების სინთეზირების ტექნიკას მოიხსენიებენ როგორც "მონაცემთა გაძლიერებას". მონაცემთა გაძლიერება შეიძლება გამოყენებულ იქნას ორივე მოთხოვნის შესასრულებლად: მონაცემთა მოცულობისა და ტრენინგის მონაცემების მრავალფეროვნებისთვის, რომელიც საჭიროა ზუსტი შემუშავებისთვის. მანქანათმცოდნეობის ან ღრმა სწავლის მოდელები.
ამ პოსტში ჩვენ ყურადღებით დავაკვირდებით მონაცემთა გაძლიერებას, მის ტიპებს, რატომ არის ეს აუცილებელი და მრავალი სხვა.
მაშ, რა არის მონაცემთა გაძლიერება?
მონაცემთა გაძლიერება არის ახალი და წარმომადგენლობითი მონაცემების შემუშავების პროცესი არსებული მონაცემებიდან. ამის მიღწევა შეგიძლიათ არსებული მონაცემების შეცვლილი ვერსიების ჩათვლით ან ახალი მონაცემების სინთეზით.
ამ მეთოდით წარმოებული მონაცემთა ნაკრები გააუმჯობესებს თქვენს მანქანურ სწავლებას ან ღრმა სწავლის მოდელები ზედმეტი მორგების რისკის მინიმუმამდე შემცირებით. ეს არის მონაცემთა ბაზის შეცვლის, ან „გადიდების“ პროცესი დამატებითი ინფორმაციით.
ეს დამატებითი შეყვანა შეიძლება მერყეობდეს სურათებიდან ტექსტამდე და ის აძლიერებს მანქანური სწავლების სისტემების მუშაობას.
დავუშვათ, რომ ჩვენ გვინდა ავაშენოთ მოდელი ძაღლების ჯიშების კატეგორიზაციისთვის და გვაქვს ყველა ჯიშის ფოტოების დიდი რაოდენობა, გარდა პაგები. შედეგად, მოდელს გაუჭირდებოდა პაგების კატეგორიზაცია.
ჩვენ შეგვიძლია დავამატოთ დამატებითი (რეალური ან ყალბი) პუგის ფოტოები კოლექციას, ან გავაორმაგოთ ჩვენი ამჟამინდელი პუგის ფოტოები (მაგ. მათი გამეორებით და დამახინჯებით, რათა ხელოვნურად უნიკალური გახდეს).
რა სარგებლობას ემსახურება მონაცემთა გაძლიერება ამჟამად?
განაცხადები მანქანა სწავლის ისინი სწრაფად ვითარდებიან და დივერსიფიკაციას განიცდიან, განსაკუთრებით ღრმა სწავლის სფეროში. გამოწვევები, რომელთა წინაშეც დგას ხელოვნური ინტელექტის ინდუსტრია, შეიძლება გადალახოს მონაცემთა გაზრდის ტექნიკით.
მონაცემთა გაძლიერებამ შეიძლება გააუმჯობესოს მანქანური სწავლების მოდელების მუშაობა და შედეგები სასწავლო მონაცემთა ნაკრებებში ახალი და მრავალფეროვანი მაგალითების დამატებით.
როდესაც მონაცემთა ნაკრები დიდი და საკმარისია, მანქანათმცოდნეობის მოდელი უკეთესად მუშაობს და უფრო ზუსტია. მანქანური სწავლების მოდელებისთვის მონაცემთა შეგროვება და მარკირება შეიძლება იყოს შრომატევადი და ძვირი.
კომპანიებს შეუძლიათ შეამცირონ საოპერაციო ხარჯები მონაცემთა ნაკრების შეცვლით და მონაცემთა გაზრდის სტრატეგიების გამოყენებით.
მონაცემთა გაწმენდა მონაცემთა მოდელის შემუშავების ერთ-ერთი ეტაპია და ის აუცილებელია მაღალი სიზუსტის მოდელებისთვის. თუმცა, მოდელი ვერ შეძლებს რეალური სამყაროდან სათანადო შეყვანის წინასწარ განსაზღვრას, თუ მონაცემთა გაწმენდა შეამცირებს წარმომადგენლობას.
მანქანათმცოდნეობის მოდელები შეიძლება გაძლიერდეს მონაცემთა გაზრდის მიდგომების გამოყენებით, რომლებიც წარმოქმნიან განსხვავებებს, რომლებსაც მოდელი შეიძლება შეხვდეს რეალურ სამყაროში.
მონაცემთა გაზრდის სახეები
რეალური მონაცემების გაზრდა
რეალური მონაცემების გაძლიერება ხდება მაშინ, როდესაც თქვენ დაამატებთ ნამდვილ, დამატებით მონაცემებს მონაცემთა ბაზას. ეს შეიძლება მერყეობდეს ტექსტური ფაილებიდან დამატებითი ატრიბუტებით (მონიშნული სურათებისთვის) ორიგინალურ ობიექტთან შედარებით სხვა ობიექტების სურათებამდე, ან თუნდაც რეალური ნივთის ჩანაწერებით.
მაგალითად, გამოსახულების ფაილში კიდევ რამდენიმე ფუნქციის დამატებით, მანქანური სწავლების მოდელს შეუძლია უფრო ადვილად ამოიცნოს ელემენტი.
მეტი მეტამონაცემები თითოეული სურათის შესახებ (მაგ., მისი სახელი და აღწერა) შეიძლება იყოს ჩართული, რათა ჩვენმა AI მოდელმა იცოდეს მეტი რას წარმოადგენს თითოეული სურათი, სანამ ის ამ ფოტოებზე ტრენინგს დაიწყებს.
როდესაც ახალი ფოტოების კატეგორიზაცია მოვა ჩვენს წინასწარ განსაზღვრულ კატეგორიებში, როგორიცაა „კატა“ ან „ძაღლი“, მოდელს შეუძლია უკეთ აღმოაჩინოს სურათზე არსებული ელემენტები და, შედეგად, უკეთ შეასრულოს.
სინთეტიკური მონაცემები დამატება
მეტი რეალური მონაცემების დამატების გარდა, თქვენ ასევე შეგიძლიათ წვლილი შეიტანოთ სინთეზური მონაცემები ან ხელოვნური მონაცემები, რომლებიც ავთენტურად გამოიყურება.
ეს სასარგებლოა რთული ამოცანებისთვის, როგორიცაა ნერვული სტილის გადაცემა, მაგრამ ასევე კარგია ნებისმიერი დიზაინისთვის, მიუხედავად იმისა, იყენებთ GAN-ებს (გენერაციული მოწინააღმდეგე ქსელები), CNN-ებს (კონვოლუციური ნერვული ქსელები) თუ სხვა ღრმა ნერვული ქსელის არქიტექტურას.
მაგალითად, თუ ჩვენ გვსურს სწორად მოვახდინოთ პაგების კატეგორიზაცია გარეთ გასვლისა და რამდენიმე ფოტოს გადაღების გარეშე, ჩვენ შეგვიძლია დავამატოთ რამდენიმე ყალბი პაგების ფოტო ძაღლების სურათების კოლექციას.
მონაცემთა გაზრდის ეს ფორმა განსაკუთრებით ეფექტურია მოდელის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, როდესაც მონაცემთა შეგროვება რთული, ძვირი ან შრომატევადია. ამ სიტუაციაში, ჩვენ ხელოვნურად ვაფართოვებთ მონაცემთა ბაზას.
დავუშვათ, რომ ჩვენი საწყისი ჯგუფის 1000 ძაღლის ჯიშის ფოტოსურათი შეიცავს მხოლოდ 5 პაგის სურათს. იმის ნაცვლად, რომ დავამატოთ დამატებითი რეალური ძაღლების ფოტოები, მოდით შევქმნათ ყალბი ერთ-ერთი ამჟამინდელის კლონირებით და ოდნავ დამახინჯებით ისე, რომ ის მაინც მოგეჩვენებათ, როგორც პაგს.
მონაცემთა გაზრდის ტექნიკა
მონაცემთა გაზრდის მიდგომები გულისხმობს არსებულ მონაცემებში მცირე ცვლილებების შეტანას. ეს იგივეა, რაც განცხადების ხელახალი ფორმულირება. ჩვენ შეგვიძლია მონაცემთა გაძლიერება დავყოთ სამ კატეგორიად:
ტექსტი
- სიტყვების ჩანაცვლება: მონაცემთა გაზრდის ეს მიდგომა მოიცავს მიმდინარე ტერმინების სინონიმებით ჩანაცვლებას. მაგალითად, "ეს ფილმი სისულელეა" შეიძლება გახდეს "ეს ფილმი იდიოტურია".
- წინადადება/სიტყვის არევა: ეს სტრატეგია მოიცავს ფრაზების ან სიტყვების თანმიმდევრობის შეცვლას საერთო თანმიმდევრულობის შენარჩუნებისას.
- სინტაქსის ხის მანიპულირება: თქვენ ცვლით არსებულ წინადადებას გრამატიკულად ზუსტი, იმავე ტერმინების გამოყენებისას.
- შემთხვევითი წაშლა: მიუხედავად იმისა, რომ ეს სტრატეგია ქმნის მახინჯ წერას, ის ეფექტურია. შედეგად, სტრიქონი "მე არ ვიყიდი ამ ჩანაწერს, რადგან ის ნაკაწრია" ხდება "ამას არ ვიყიდი იმიტომ, რომ ნაკაწრია". ფრაზა ნაკლებად ნათელია, მაგრამ ის რჩება დამაჯერებელ დამატებად.
- უკან თარგმანი: ეს მიდგომა ეფექტურიც არის და სასიამოვნოც. აიღეთ თქვენს ენაზე დაწერილი განცხადება, გადათარგმნეთ იგი სხვა ენაზე და შემდეგ ხელახლა თარგმნეთ თქვენს თავდაპირველ ენაზე.
სხვადასხვა
- ბირთვის ფილტრები: ეს მიდგომა ამახვილებს ან ბუნდოვანებს სურათს.
- გამოსახულების კომბინაცია: მიუხედავად იმისა, რომ შეიძლება უცნაურად გამოიყურებოდეს, შეგიძლიათ ფოტოების შერევა.
- შემთხვევითი წაშლა: წაშალეთ მიმდინარე სურათის მცირე ნაწილი.
- გეომეტრიული ტრანსფორმაციები: ეს მიდგომა მოიცავს, სხვა საკითხებთან ერთად, სურათების თვითნებურად გადახვევას, ბრუნვას, ამოჭრას ან თარგმნას.
- სურათის გადაბრუნება: თქვენ შეგიძლიათ გადააბრუნოთ სურათი ჰორიზონტალურიდან ვერტიკალურ ორიენტაციაზე.
- ფერის სივრცის ტრანსფორმაცია: შეგიძლიათ შეცვალოთ RGB ფერის არხები ან გააუმჯობესოთ ნებისმიერი მიმდინარე ფერი.
- ხელახალი სკალირება არის ვიზუალური მასშტაბის კორექტირების პროცესი. თქვენ გაქვთ სკალირების ან გამოსვლის შესაძლებლობა. შიგნიდან მასშტაბებისას, სურათი საწყის ზომაზე პატარა ხდება. სურათი უფრო დიდი იქნება, ვიდრე ორიგინალი, თუ მას გარედან გააფართოვებთ.
აუდიო
- სიმაღლე: ეს მიდგომა გულისხმობს აუდიო სიმაღლის შეცვლას.
- სიჩქარის შეცვლა: შეცვალეთ აუდიო ფაილის ან ჩანაწერის სიჩქარე.
- მეტი ხმაური: შეგიძლიათ მეტი ხმაური დაამატოთ აუდიო ფაილს.
გამოყენების შემთხვევაში
სამედიცინო ვიზუალიზაცია ამჟამად მონაცემთა გაზრდის თვალსაჩინო გამოყენების შემთხვევაა. სამედიცინო სურათების კოლექციები მცირეა და მონაცემების გაზიარება რთულია წესებისა და კონფიდენციალურობის პრობლემების გამო.
გარდა ამისა, მონაცემთა ნაკრები ბევრად უფრო შეზღუდულია იშვიათი დარღვევების შემთხვევაში. სამედიცინო ვიზუალიზაციის კომპანიები იყენებენ მონაცემთა გაძლიერებას მათი მონაცემთა ნაკრების დივერსიფიკაციისთვის.
გამოწვევები
მასშტაბურობა, მონაცემთა მრავალფეროვანი ნაკრები და შესაბამისობა არის ზოგიერთი საკითხი, რომელიც უნდა გადაიჭრას მონაცემთა გაზრდის ეფექტური ტექნიკის შემუშავებისთვის.
მასშტაბურობის თვალსაზრისით, გაძლიერებული მონაცემები უნდა იყოს მასშტაბირებადი ისე, რომ ბევრმა მოდელმა შეძლოს მისი გამოყენება. თქვენ უნდა დარწმუნდეთ, რომ ეს შეიძლება იყოს დუბლირებული სამომავლო მოდელებში გამოსაყენებლად, რადგან მონაცემთა გაზრდის სისტემის შექმნას, რომელიც გამოიმუშავებს დიდი რაოდენობით შესაბამის, ღირებულ, გაძლიერებულ მონაცემებს, შეიძლება გარკვეული დრო დასჭირდეს.
ჰეტეროგენურობის თვალსაზრისით, მონაცემთა სხვადასხვა ნაკრებებს აქვთ განსხვავებული მახასიათებლები, რომლებიც გასათვალისწინებელია გაძლიერებული მონაცემების შემუშავებისას. შესაბამისი გაძლიერებული მონაცემების შესაქმნელად, გამოყენებული უნდა იყოს თითოეული მონაცემთა ნაკრების თვისებები.
სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, მონაცემთა გაძლიერება განსხვავდება მონაცემთა ნაკრებებსა და გამოყენების შემთხვევებს შორის.
დაბოლოს, იმის გარანტია, რომ გაზრდილი მონაცემების უპირატესობები აღემატება ნებისმიერ საფრთხეს, გაძლიერებული მონაცემები უნდა შეფასდეს შესაბამისი მეტრიკის გამოყენებით, სანამ გამოყენებული იქნება მანქანური სწავლის მოდელებით.
მაგალითად, ფონზე მნიშვნელოვანი ხმაურის ან ურთიერთდაკავშირებული ელემენტების არსებობა სურათზე დაფუძნებულ გაძლიერებულ მონაცემებში შეიძლება ჰქონდეს საზიანო გავლენა მოდელის მუშაობაზე.
დასკვნა
საბოლოო ჯამში, ცდილობთ თუ არა ზარალის პროგნოზირებას, ფინანსური თაღლითობის იდენტიფიცირებას ან უკეთეს კონსტრუქციას გამოსახულების კლასიფიკაცია მოდელები, მონაცემთა გაძლიერება არის კრიტიკული გზა უფრო ზუსტი, ძლიერი მოდელების შესაქმნელად.
უმაღლესი ტრენინგის პროცედურის მეშვეობით, მარტივი წინასწარი დამუშავება და მონაცემთა გაძლიერება შეიძლება დაეხმაროს გუნდებს უახლესი მოდელების შემუშავებაში.
ბიზნესებს შეუძლიათ გამოიყენონ მონაცემთა გაძლიერება, რათა შეამცირონ ტრენინგის მონაცემების მომზადებაზე დახარჯული დრო და შექმნან მანქანათმცოდნეობის მოდელები, რომლებიც უფრო ზუსტი და სწრაფია..
მონაცემთა ნაკრების შესაბამისი მონაცემების რაოდენობის გაფართოებით, მონაცემთა გაძლიერებამ ასევე შეიძლება ისარგებლოს მანქანათმცოდნეობის მოდელებზე, რომლებსაც უკვე აქვთ ბევრი მონაცემი.
დატოვე პასუხი