Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
Déi meescht Maschinnléieren an Deep Learning Modeller vertrauen staark op Datebetrag a Varietéit fir gutt ze funktionnéieren. De Volume an d'Diversitéit vun den Donnéeën, déi während dem Training geliwwert ginn, hunn e wesentlechen Impakt op d'Prognosegenauegkeet vun dëse Modeller.
Deep Learning Modeller déi geléiert gi fir effektiv op komplizéiert Aufgaben auszeféieren enthalen dacks verstoppt Neuronen. D'Zuel vun trainéierbare Parameteren erhéicht jee no der Unzuel vu verstoppte Neuronen.
D'Quantitéit un Donnéeën déi erfuerderlech sinn ass proportional zu der Unzuel vun de Modell geléiert Parameteren. Eng Method fir mat der Schwieregkeet vu limitéierten Donnéeën ze këmmeren ass eng Vielfalt vun Transformatiounen op déi aktuell Donnéeën ze gëllen fir nei Donnéeën ze synthetiséieren.
D'Technik fir nei Donnéeën aus existéierenden Daten ze synthetiséieren gëtt als 'Data Augmentation' bezeechent. Datevergréisserung kann benotzt ginn fir béid Ufuerderungen z'erfëllen: de Volume vun den Donnéeën an d'Varietéit vun den Trainingsdaten déi néideg sinn fir korrekt z'entwéckelen Maschinn Léieren oder Deep Learning Modeller.
An dësem Post wäerte mir d'Datenvergréisserung genau kucken, seng Aarte, firwat et essentiell ass, a vill méi.
Also, wat ass Donnéeën Augmentatioun?
Date Augmentatioun ass de Prozess fir nei a representativ Donnéeën aus existéierenden Daten z'entwéckelen. Dir kënnt dëst erreechen andeems Dir modifizéiert Versioune vun existente Donnéeën enthält oder nei Daten synthetiséiert.
D'Datesätz produzéiert vun dëser Method wäert Är Maschinn Léieren verbesseren oder déif Léieren Modeller duerch d'Minimaliséierung vun de Risiko vun Iwwerfitting. Et ass de Prozess fir ze änneren, oder "augmentéieren", en Dataset mat zousätzlech Informatioun.
Dësen zousätzlechen Input ka vu Biller bis Text variéieren, an et verbessert d'Leeschtung vu Maschinnléieresystemer.
Unzehuelen mir wëllen e Modell bauen fir Hënn Rassen ze kategoriséieren a mir hunn eng grouss Zuel vu Fotoen vun all Zorten ausser Pugs. Als Resultat hätt de Modell Schwieregkeeten, Pugs ze kategoriséieren.
Mir kéinten zousätzlech (tatsächlech oder falsch) Pug Fotoen an d'Kollektioun bäidroen, oder mir kënnen eis aktuell Pug Fotoen verduebelen (zB andeems se se replizéiert a verzerren fir se kënschtlech eenzegaarteg ze maachen).
Wéi eng Notzung déngt d'Datenvergréisserung am Moment?
Applikatiounen Maschinn léieren si séier entwéckelen an diversifizéieren, besonnesch am Beräich vum Deep Learning. D'Erausfuerderungen, déi d'kënschtlech Intelligenz Industrie konfrontéiert ass, kënnen duerch Datenvergréisserungstechniken iwwerwonne ginn.
Datevergréisserung kann d'Performance an d'Resultater vu Maschinnléiermodeller verbesseren andeems nei a divers Beispiller fir Trainingsdatesets bäigefüügt ginn.
Wann den Dataset grouss a genuch ass, leeft e Maschinnléiermodell besser an ass méi genau. Fir Maschinn Léieren Modeller, Daten sammelen an Etikettéiere kann Zäit-opwänneg an deier sinn.
Firmen kënnen hir Operatiounskäschte reduzéieren andeems d'Datesätz änneren an d'Datenvergréisserungsstrategien benotzen.
Botzdaten ass eng vun de Stadien an der Entwécklung vun engem Datemodell, an et ass essentiell fir Modeller mat héijer Genauegkeet. Wéi och ëmmer, de Modell wäert net fäeg sinn déi richteg Input vun der aktueller Welt virauszesoen wann d'Datereinigung d'Representabilitéit reduzéiert.
Maschinn Léieren Modeller kënne verstäerkt ginn andeems d'Datenvergréisserungs Approche benotzt ginn, déi Varianze produzéieren déi de Modell an der aktueller Welt begéine kéint.
Zorte vun Date Augmentatioun
Real Donnéeën Augmentatioun
Real Datevergréisserung geschitt wann Dir echt, ergänzend Donnéeën zu engem Dataset bäidréit. Dëst ka variéiere vun Textdateien mat zousätzlech Attributer (fir gezeechent Biller) bis Biller vun aneren Objeten, déi mam Originalobjekt vergläichbar sinn, oder souguer Opzeechnunge vun der aktueller Saach.
Zum Beispill, andeems Dir e puer méi Features zu enger Bilddatei bäidréit, kann e Maschinnléiermodell den Artikel méi einfach erkennen.
Méi Metadaten iwwer all Bild (zB säin Numm a seng Beschreiwung) kënne mat abegraff ginn, sou datt eisen AI Modell méi weess iwwer wat all Bild duerstellt ier et op dës Fotoen ufänkt ze trainéieren.
Wann et Zäit ass fir frësch Fotoen an eng vun eise virbestëmmten Kategorien ze kategoriséieren, wéi "Kat" oder "Hond", kéint de Modell besser fäeg sinn d'Elementer z'entdecken, déi an engem Bild präsent sinn an allgemeng besser Leeschtunge als Resultat.
Synthetesch Donnéeën Augmentatioun
Nieft der derbäi méi real Donnéeën, kënnt Dir och bäidroen syntheteschen Daten oder kënschtlech Donnéeën déi authentesch schéngt.
Dëst ass avantagéis fir schwiereg Aufgaben wéi neural Stil Transfert, awer et ass och gutt fir all Design, egal ob Dir GANs benotzt (Generative Adversarial Networks), CNNs (Convolutional Neural Networks), oder aner déif neural Netzwierkarchitekturen.
Zum Beispill, wa mir Pugs richteg kategoriséiere wëllen ouni eraus ze goen an eng Rei Fotoen ze maachen, kënne mir e puer falsch Pug-Fotoen zu enger Sammlung vun Hondsbiller derbäisetzen.
Dës Form vun Datenvergréisserung ass besonnesch effektiv fir d'Genauegkeet vum Modell ze verbesseren wann d'Date sammelen schwéier, deier oder Zäitopwendeg ass. An dëser Situatioun erweidere mir den Dataset kënschtlech.
Gitt un datt eis initial Grupp vun 1000 Hënn Rassenfotoen nëmmen 5 Pug Biller enthält. Anstatt zousätzlech aktuell Pug Fotoe vu richtegen Hënn derbäizefügen, loosst eis eng gefälschte kreéieren andeems Dir ee vun den aktuellen klonet a se liicht verzerrt sou datt et nach ëmmer wéi e Pug schéngt.
Donnéeën Augmentatioun Techniken
Donnéeën Augmentatioun Approche enthalen kleng Ännerungen un existent Daten. Et ass d'selwecht wéi eng Ausso ëmzeschreiwen. Mir kënnen Datenvergréisserung an dräi Kategorien opdeelen:
Text
- Wuert Ersatz: Dës Datevergréisserungs Approche enthält d'Ersatz vun aktuellen Begrëffer mat Synonyme. Als Beispill kann "Dëse Film ass domm" ginn "Dëse Film ass idiotesch."
- Satz / Wort Shuffling: Dës Strategie implizéiert d'Sequenz vun de Sätze oder de Wierder ze wiesselen wärend d'Gesamtkohärenz behalen.
- Syntax-Tree Manipulation: Dir ännert en existente Saz fir grammatesch korrekt ze sinn wärend Dir déiselwecht Begrëffer benotzt.
- Zoufälleg Läschen: Och wann dës Strategie ellent Schreiwen produzéiert, ass et effektiv. Als Resultat gëtt d'Linn "Ech wäert dëse Rekord net kafen well et gekräizt ass" gëtt "Ech wäert dëst net kafen well et gekratzt ass." De Saz ass manner kloer, awer et bleift eng plausibel Zousatz.
- Back Iwwersetzung: Dës Approche ass effektiv an erfreelech. Huelt eng Erklärung, déi an Ärer Sprooch geschriwwen ass, iwwersetzt se an eng aner Sprooch, an iwwersetzt se dann zréck an Är Originalsprooch.
Biller
- Kernel Filters: Dës Approche schärft oder verschwënnt e Bild.
- Bild Kombinatioun: Och wann et komesch schéngen kann, Dir kënnt Fotoen Mix.
- Zoufälleg läschen: E klengen Deel vum aktuellen Bild läschen.
- Geometresch Transformatiounen: Dës Approche enthält ënner anerem arbiträr flippen, rotéieren, schneiden oder iwwersetzen Biller.
- E Bild flippen: Dir kënnt e Bild vun enger horizontaler op vertikaler Orientéierung flippen.
- Faarfraumtransformatioun: Dir kënnt d'RGB Faarfkanäl änneren oder all aktuell Faarf verbesseren.
- Re-Scaling ass de Prozess fir d'visuell Skala unzepassen. Dir hutt d'Méiglechkeet fir an oder eraus ze schalen. Wann Dir no bannen skaléiert, gëtt d'Bild méi kleng wéi déi initial Gréisst. D'Bild wäert méi grouss sinn wéi d'Original wann Dir et no baussen skaléiert.
Audio
- Pitch: Dës Approche beinhalt d'Ännerung vum Audio Pitch.
- Ännere Geschwindegkeet: Ännert d'Geschwindegkeet vun der Audiodatei oder Opnam.
- Méi Kaméidi: Dir kënnt méi Kaméidi op d'Audiodatei addéieren.
Benotzt Case
Medizinesch Imaging ass e prominente Benotzungsfall fir Datenvergréisserung elo. Medizinesch Bildsammlunge si kleng, an d'Donnéeën ze deelen ass schwéier wéinst Reegelen a Privatsphär Bedenken.
Ausserdeem sinn Datesets vill méi ageschränkt am Fall vun ongewéinleche Stéierungen. Medizinesch Imaging Firmen benotzen Datevergréisserung fir hir Datesets ze diversifizéieren.
Erausfuerderunge
Skalierbarkeet, divers Datesätz, a Relevanz sinn e puer vun den Themen déi geléist musse ginn fir effizient Datevergréisserungstechniken z'entwéckelen.
Wat d'Skalierbarkeet ugeet, musse vergréissert Donnéeën skalierbar sinn, sou datt vill verschidde Modeller se benotze kënnen. Dir wëllt sécherstellen datt dëst duplizéiert ka ginn fir an zukünfteg Modeller ze benotzen, well d'Opstellung vun engem Datevergréisserungssystem deen eng grouss Quantitéit u pertinent, wäertvoll, verstäerkte Daten generéiert kann e bëssen Zäit daueren.
Wat d'Heterogenitéit ugeet, hu verschidde Datesätz ënnerschiddlech Features déi musse berécksiichtegt ginn beim Entwécklung vun augmentéierten Donnéeën. Fir entspriechend verstäerkte Daten z'entwéckelen, mussen d'Eegeschafte vun all Dataset benotzt ginn.
An anere Wierder, Datenvergréisserung wäert tëscht Datesätz a Gebrauchsfäll ënnerscheeden.
Schlussendlech, fir ze garantéieren datt d'Virdeeler vun de verstäerkten Donnéeën all Gefore iwwerschreiden, sollten déi verstäerkte Donnéeën mat passenden Metriken evaluéiert ginn ier se vun Maschinnléiere Modeller benotzt ginn.
Zum Beispill, d'Präsenz vu wesentlechen Hannergrondgeräusche oder onrelatéierten Elementer a Bild-baséiert augmentéierten Donnéeën kéint e schiedlechen Impakt op d'Leeschtung vum Modell hunn.
Konklusioun
Schlussendlech, egal ob Dir probéiert de Verloscht virauszesoen, finanziell Bedruch z'identifizéieren oder besser ze konstruéieren Bild Klassifikatioun Modeller, Datevergréisserung ass e kritesche Wee fir méi genau, robust Modeller ze bauen.
Duerch eng super Trainingsprozedur, einfach Virveraarbechtung an Datevergréisserung kënne souguer Teams hëllefen bei der Entwécklung vu modernste Modeller.
Firmen kënnen d'Datenvergréisserung benotzen fir d'Quantitéit vun der Zäit ze reduzéieren fir Trainingsdaten virzebereeden a Maschinnléiere Modeller ze kreéieren déi méi präzis a méi séier sinn.
Andeems Dir d'Quantitéit vu pertinenten Donnéeën an der Datesaz erweidert, kann d'Datenvergréisserung och Maschinnléieremodeller profitéieren déi scho vill Daten hunn.
Hannerlooss eng Äntwert