Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
Көпчүлүк машина үйрөнүү жана терең үйрөнүү моделдери жакшы иштеши үчүн маалыматтардын көлөмүнө жана ар түрдүүлүгүнө көз каранды. Окутуунун жүрүшүндө берилген маалыматтардын көлөмү жана ар түрдүүлүгү бул моделдердин болжолдоо тактыгына олуттуу таасирин тийгизет.
Татаал тапшырмаларды натыйжалуу аткарууга үйрөтүлгөн терең үйрөнүү моделдерине көбүнчө жашыруун нейрондор кирет. Жашыруун нейрондордун санына жараша үйрөтүлүүчү параметрлердин саны көбөйөт.
Талап кылынган маалыматтардын көлөмү моделдин үйрөнүүчү параметрлеринин санына пропорционалдуу. Чектелген маалыматтардын кыйынчылыгы менен күрөшүүнүн бир ыкмасы жаңы маалыматтарды синтездөө үчүн учурдагы маалыматтарга түрдүү трансформацияларды колдонуу болуп саналат.
Учурдагы маалыматтардан жаңы маалыматтарды синтездөө ыкмасы "Маалыматтарды көбөйтүү" деп аталат. Берилиштерди көбөйтүү эки талаптарды аткаруу үчүн колдонулушу мүмкүн: маалыматтардын көлөмү жана так иштеп чыгуу үчүн зарыл болгон окуу маалыматтарынын ар түрдүүлүгү машина үйрөнүү же терең үйрөнүү моделдери.
Бул постто биз маалыматтарды көбөйтүүнү, анын түрлөрүн, эмне үчүн маанилүү экенин жана башка көптөгөн нерселерди кылдат карап чыгабыз.
Ошентип, маалыматтарды көбөйтүү деген эмне?
Маалыматтарды көбөйтүү - бул болгон маалыматтардан жаңы жана репрезентативдик маалыматтарды иштеп чыгуу процесси. Сиз буга учурдагы маалыматтардын өзгөртүлгөн версияларын кошуу же жаңы маалыматтарды синтездөө аркылуу жетише аласыз.
Бул ыкма менен өндүрүлгөн маалымат топтомдору сиздин машинаны үйрөнүүнү жакшыртат же терең үйрөнүү моделдери ашыкча тууралоо коркунучун азайтуу менен. Бул кошумча маалымат менен берилиштер топтомун өзгөртүү же "көбөйтүү" процесси.
Бул кошумча киргизүү сүрөттөрдөн текстке чейин өзгөрүшү мүмкүн жана ал машина үйрөнүү системаларынын иштешин жогорулатат.
Биз иттердин породаларын категорияга бөлүү үчүн модель кургубуз келет деп ойлойлу жана бизде пагдардан башка бардык сорттордун көптөгөн сүрөттөрү бар. Натыйжада, модель пугтарды классификациялоо кыйынга турат.
Биз коллекцияга кошумча (чыныгы же жалган) паг фотосүрөттөрүн кошсок болот, же учурдагы паг сүрөттөрүбүздү эки эсеге көбөйтө алабыз (мисалы, аларды жасалма уникалдуу кылуу үчүн аларды кайталап жана бурмалоо аркылуу).
Учурдагы маалыматтарды көбөйтүү кандай максатта кызмат кылат?
өтүнмө машина үйрөнүү өзгөчө терең үйрөнүү тармагында тез өнүгүп, диверсификацияланууда. Жасалма интеллект индустриясы туш болгон кыйынчылыктарды маалыматтарды көбөйтүү ыкмалары аркылуу жеңүүгө болот.
Маалыматтарды көбөйтүү машыктыруучу маалымат топтомуна жаңы жана ар түрдүү мисалдарды кошуу менен машина үйрөнүү моделдеринин натыйжалуулугун жана натыйжаларын жакшыртат.
Берилиштер топтому чоң жана жетиштүү болгондо, машинаны үйрөнүү модели жакшыраак иштейт жана так болот. Машина үйрөнүү моделдери үчүн маалыматтарды чогултуу жана белгилөө көп убакытты жана кымбатты талап кылышы мүмкүн.
Компаниялар маалымат топтомун өзгөртүү жана маалыматтарды көбөйтүү стратегияларын колдонуу менен операциялык чыгымдарды азайта алышат.
Маалыматтарды тазалоо маалымат моделин иштеп чыгуунун этаптарынын бири жана ал жогорку тактыктагы моделдер үчүн өтө маанилүү. Бирок, эгерде маалыматтарды тазалоо чагылдыруу мүмкүнчүлүгүн азайтса, модель чыныгы дүйнөдөн туура киргизүүлөрдү алдын ала көрө албайт.
Машина үйрөнүү моделдерин моделдин чыныгы дүйнөдө учурашы мүмкүн болгон дисперсияларды пайда кылган маалыматтарды көбөйтүү ыкмаларын колдонуу менен бекемдөөгө болот.
Маалыматтарды көбөйтүүнүн түрлөрү
Чыныгы маалыматтарды көбөйтүү
Чыныгы маалыматтарды көбөйтүү сиз маалымат топтомуна чыныгы, кошумча маалыматтарды кошкондо пайда болот. Бул кошумча атрибуттары бар текст файлдарынан (белгиленген сүрөттөр үчүн) баштапкы объектке салыштырылуучу башка объектилердин сүрөттөрүнө чейин, ал тургай, чыныгы нерсенин жазууларына чейин өзгөрүшү мүмкүн.
Мисалы, сүрөт файлына дагы бир нече функцияларды кошуу менен, машинада үйрөнүү модели нерсени оңой аныктай алат.
Ар бир сүрөт жөнүндө көбүрөөк метадайындар (мисалы, анын аты жана сүрөттөлүшү) кошулушу мүмкүн, андыктан биздин AI моделибиз ар бир сүрөт ал сүрөттөр боюнча машыгууну баштаардан мурун эмнени билдирерин көбүрөөк билиши үчүн.
Жаңы сүрөттөрдү "мышык" же "ит" сыяктуу биздин алдын ала аныкталган категорияларыбыздын бирине классификациялоого убакыт келгенде, модель сүрөттөгү нерселерди жакшыраак аныктап, натыйжада жалпысынан жакшыраак иштеши мүмкүн.
Синтетикалык маалыматтар Жогорулатуу
Көбүрөөк реалдуу маалыматтарды кошуудан тышкары, сиз да салым кошо аласыз синтетикалык маалыматтар же анык көрүнгөн жасалма маалыматтар.
Бул нейрон стилин өткөрүп берүү сыяктуу татаал тапшырмалар үчүн пайдалуу, бирок GAN (Generative Adversarial Networks), CNNs (Convolutional Neural Networks) же башка терең нейрон тармактарынын архитектурасын колдонуп жатасызбы, ар кандай дизайн үчүн жакшы.
Мисалы, эгер биз сыртка чыгып, бир нече сүрөткө тартпастан, пагдарды туура категорияга бөлгүбүз келсе, иттердин сүрөттөрүнүн коллекциясына жалган пагдын сүрөттөрүн кошсок болот.
Маалыматтарды көбөйтүүнүн бул формасы маалыматтарды чогултуу кыйын, кымбат же көп убакытты талап кылганда моделдин тактыгын жогорулатуу үчүн өзгөчө эффективдүү. Мындай кырдаалда биз маалымат топтомун жасалма түрдө кеңейтип жатабыз.
Биздин 1000 ит породасынын сүрөттөрүнүн баштапкы тобубузда 5 гана пагдын сүрөтү бар деп ойлойлу. Чыныгы иттердин кошумча чыныгы паг фотосүрөттөрүн кошуунун ордуна, келгиле, учурдагылардын бирин клондоштуруу жана аны бир аз бурмалоо жолу менен жасалма сүрөттү түзөлү, ошондо ал дагы эле пог сыяктуу көрүнөт.
Маалыматтарды көбөйтүү ыкмалары
Маалыматтарды көбөйтүү ыкмалары бар маалыматтарга анча-мынча өзгөртүүлөрдү киргизүүнү талап кылат. Бул билдирүүнү кайра айтуу менен бирдей. Биз маалыматтарды көбөйтүүнү үч категорияга бөлсөк болот:
текст
- Сөздү алмаштыруу: Бул маалыматтарды көбөйтүү ыкмасы учурдагы терминдерди синонимдер менен алмаштырууну камтыйт. Мисал катары, "Бул тасма акылсыз" болуп калышы мүмкүн "Бул тасма келесоо."
- Сүйлөм/сөздөрдү аралаштыруу: Бул стратегия жалпы ырааттуулукту сактоо менен фразаларды же сөздөрдүн ырааттуулугун алмаштырууну камтыйт.
- Синтаксис-Дарак манипуляциясы: Сиз ошол эле терминдерди колдонуп, учурдагы сүйлөмдү грамматикалык жактан так кылып өзгөртөсүз.
- Кокус жок кылуу: Бул стратегия жаман жазууну жаратса да, эффективдүү. Натыйжада, "Мен бул жазууну сатып албайм, анткени ал чийилип калган" деген сап "Мен муну сатып албайм, анткени ал чийилген" болуп калат. Бул сөз айкашы анча ачык эмес, бирок ал акылга сыярлык кошумча бойдон калууда.
- Артка котормо: Бул ыкма натыйжалуу жана жагымдуу. Өз тилиңизде жазылган арызды алып, аны башка тилге которуп, анан кайра түпнуска тилиңизге кайра которуңуз.
Images
- Ядро чыпкалары: Бул ыкма сүрөттү курчутат же бүдөмүк кылат.
- Сүрөттөрдүн айкалышы: Кызыктай көрүнгөнү менен, сүрөттөрдү аралаштырсаңыз болот.
- Туш келди өчүрүү: Учурдагы сүрөттүн кичинекей бөлүгүн жок кылыңыз.
- Геометриялык трансформациялар: Бул ыкма башка нерселер менен катар сүрөттөрдү ээнбаштык менен которуу, айлантуу, кесүү же которууну камтыйт.
- Сүрөттү которуу: Сиз сүрөттү горизонталдуудан вертикалдык багытка которсоңуз болот.
- Түс мейкиндигин өзгөртүү: Сиз RGB түс каналдарын өзгөртө аласыз же учурдагы түстү жакшыртсаңыз болот.
- Re-Scaling – бул визуалдык масштабды тууралоо процесси. Сизде кичирейтүү же кичирейтүү мүмкүнчүлүгү бар. Ичке карай масштабдаганыңызда, сүрөт баштапкы өлчөмүнөн кичирейет. Эгер сиз аны сыртка карай масштабдасаңыз, сүрөт түпнускадан чоңураак болот.
аудио
- Pitch: Бул ыкма аудио бийиктигин өзгөртүүнү камтыйт.
- Ылдамдыкты өзгөртүү: Аудио файлдын же жаздыруунун ылдамдыгын өзгөртүңүз.
- Көбүрөөк ызы-чуу: Аудио файлга көбүрөөк ызы-чуу кошо аласыз.
Use Case
Медициналык сүрөттөө азыр маалыматтарды көбөйтүү үчүн көрүнүктүү колдонуу учуру болуп саналат. Медициналык сүрөттөрдүн жыйнактары аз жана эрежелер менен купуялуулукка байланыштуу маалыматтарды бөлүшүү кыйынга турат.
Андан тышкары, маалымат топтомдору сейрек кездешүүчү бузулуулар учурунда алда канча чектелген. Медициналык сүрөт компаниялары маалымат топтомун диверсификациялоо үчүн маалыматтарды көбөйтүүнү колдонушат.
көйгөйлөр
Масштабдуулук, ар түрдүү маалымат топтомдору жана актуалдуулук - бул маалыматтарды көбөйтүүнүн эффективдүү ыкмаларын иштеп чыгуу үчүн чечилиши керек болгон маселелердин айрымдары.
Масштабдуулук жагынан, кеңейтилген маалыматтар масштабдуу болушу керек, ошондуктан көптөгөн ар кандай моделдер аны колдоно алышат. Сиз муну келечектеги моделдерде колдонуу үчүн кайталанышы мүмкүн экенине ынангыңыз келет, анткени тиешелүү, баалуу, өркүндөтүлгөн маалыматтардын чоң көлөмүн түзүүчү маалыматтарды көбөйтүү тутумун орнотуу бир аз убакытты талап кылышы мүмкүн.
Гетерогендүүлүк жагынан ар кандай маалымат топтомдору толукталган маалыматтарды иштеп чыгууда эске алынышы керек болгон айырмаланган өзгөчөлүктөргө ээ. Тиешелүү өркүндөтүлгөн маалыматтарды иштеп чыгуу үчүн ар бир маалымат топтомунун касиеттери колдонулушу керек.
Башка сөз менен айтканда, маалыматтарды көбөйтүү маалымат топтомдору жана пайдалануу учурлары ортосунда айырмаланат.
Акыр-аягы, көбөйтүлгөн маалыматтардын артыкчылыктары ар кандай коркунучтардан ашып түшөт деп кепилдик берүү үчүн, көбөйтүлгөн маалыматтар машинаны үйрөнүү моделдеринде колдонулганга чейин ылайыктуу метрикалардын жардамы менен бааланышы керек.
Мисалы, сүрөткө негизделген кеңейтилген маалыматтарда олуттуу фон ызы-чуунун же байланышы жок нерселердин болушу моделдин иштешине терс таасирин тийгизиши мүмкүн.
жыйынтыктоо
Акыр-аягы, сиз жоготууларды болжолдоого, финансылык алдамчылыкты аныктоого же жакшыраак курууга аракет кылып жатасызбы сүрөт классификациясы моделдер, маалыматтарды көбөйтүү так, бекем моделдерди куруу үчүн маанилүү жолу болуп саналат.
Жогорку окуу процедурасы аркылуу жөнөкөй алдын ала иштетүү жана маалыматтарды көбөйтүү командаларга алдыңкы моделдерди иштеп чыгууга жардам берет.
Ишкерлер окуу маалыматтарын даярдоого сарпталган убакыттын көлөмүн кыскартуу жана так жана тезирээк машина үйрөнүү моделдерин түзүү үчүн маалыматтарды көбөйтүүнү колдоно алышат.
Берилиштер топтомундагы тиешелүү маалыматтардын санын кеңейтүү менен, маалыматтарды көбөйтүү дагы көп маалыматтарга ээ болгон машина үйрөнүү моделдерине пайда алып келиши мүмкүн.
Таштап Жооп