ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກສ່ວນຫຼາຍແມ່ນອີງໃສ່ຈຳນວນຂໍ້ມູນ ແລະຫຼາກຫຼາຍຊະນິດເພື່ອເຮັດວຽກໄດ້ດີ. ປະລິມານແລະຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສະຫນອງໃຫ້ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນຂອງຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້.
ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງໄດ້ຮັບການສອນໃຫ້ປະຕິບັດຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນວຽກງານທີ່ສັບສົນເລື້ອຍໆປະກອບມີ neurons ທີ່ເຊື່ອງໄວ້. ຈໍານວນຂອງຕົວກໍານົດການການຝຶກອົບຮົມເພີ່ມຂຶ້ນຕາມຈໍານວນຂອງ neurons ເຊື່ອງໄວ້.
ຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການແມ່ນອັດຕາສ່ວນກັບຈໍານວນຕົວກໍານົດການຮຽນຮູ້ແບບຈໍາລອງ. ວິທີການຫນຶ່ງສໍາລັບການຈັດການກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຂອງຂໍ້ມູນຈໍາກັດແມ່ນການນໍາໃຊ້ການຫັນປ່ຽນຫຼາຍໆຢ່າງກັບຂໍ້ມູນໃນປະຈຸບັນເພື່ອສັງເຄາະຂໍ້ມູນໃຫມ່.
ເຕັກນິກການສັງເຄາະຂໍ້ມູນໃໝ່ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວແມ່ນເອີ້ນວ່າ 'ການເພີ່ມຂໍ້ມູນ.' ການເພີ່ມຂໍ້ມູນສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອປະຕິບັດຄວາມຕ້ອງການທັງສອງ: ປະລິມານຂໍ້ມູນແລະຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ຕ້ອງການເພື່ອພັດທະນາຄວາມຖືກຕ້ອງ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ຫຼືຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ.
ໃນບົດຂຽນນີ້, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງຢ່າງໃກ້ຊິດກ່ຽວກັບການເພີ່ມຂໍ້ມູນ, ປະເພດຂອງມັນ, ເປັນຫຍັງມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ, ແລະອື່ນໆອີກ.
ດັ່ງນັ້ນ, ການເພີ່ມຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?
ການເພີ່ມຂໍ້ມູນແມ່ນຂະບວນການຂອງການພັດທະນາຂໍ້ມູນໃຫມ່ແລະຕົວແທນຈາກຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ທ່ານສາມາດເຮັດໃຫ້ສໍາເລັດໂດຍການລວມທັງສະບັບປັບປຸງຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຫຼືສັງເຄາະຂໍ້ມູນໃຫມ່.
ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຜະລິດໂດຍວິທີການນີ້ຈະປັບປຸງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂອງທ່ານຫຼື ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ ໂດຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຂອງການ overfitting. ມັນແມ່ນຂະບວນການຂອງການປ່ຽນແປງ, ຫຼື "ການຂະຫຍາຍ", ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ.
ການປ້ອນຂໍ້ມູນເສີມນີ້ອາດມີຕັ້ງແຕ່ຮູບພາບໄປຫາຂໍ້ຄວາມ, ແລະມັນຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ.
ສົມມຸດວ່າພວກເຮົາຕ້ອງການສ້າງແບບຈໍາລອງເພື່ອຈັດປະເພດແນວພັນຂອງຫມາແລະພວກເຮົາມີຮູບພາບຈໍານວນຫລາຍຂອງແນວພັນທັງຫມົດຍົກເວັ້ນ pugs. ດັ່ງນັ້ນ, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວຈະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຈັດປະເພດ pugs.
ພວກເຮົາສາມາດເພີ່ມຮູບ pug ເພີ່ມເຕີມ (ຈິງ ຫຼືບໍ່ຖືກຕ້ອງ) ໃສ່ໃນຄໍເລັກຊັນ, ຫຼືພວກເຮົາສາມາດເພີ່ມຮູບ pug ໃນປັດຈຸບັນຂອງພວກເຮົາເປັນສອງເທົ່າ (ເຊັ່ນ: ດ້ວຍການຈໍາລອງ ແລະບິດເບືອນພວກມັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ພວກມັນເປັນເອກະລັກສະເພາະ).
ການເພີ່ມຂໍ້ມູນຮັບໃຊ້ແມ່ນຫຍັງໃນປະຈຸບັນ?
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສໍາລັບ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ກໍາລັງພັດທະນາຢ່າງໄວວາແລະມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ໂດຍສະເພາະໃນຂົງເຂດການຮຽນຮູ້ເລິກ. ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ອຸດສາຫະກໍາປັນຍາປະດິດປະເຊີນຫນ້າສາມາດເອົາຊະນະໄດ້ໂດຍຜ່ານເຕັກນິກການເພີ່ມຂໍ້ມູນ.
ການເພີ່ມຂໍ້ມູນສາມາດປັບປຸງປະສິດທິພາບ ແລະຜົນໄດ້ຮັບຂອງຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໂດຍການເພີ່ມຕົວຢ່າງໃໝ່ ແລະຫຼາກຫຼາຍໃຫ້ກັບຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ.
ເມື່ອຊຸດຂໍ້ມູນມີຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະພຽງພໍ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່າ ແລະຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ. ສໍາລັບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ການລວບລວມຂໍ້ມູນແລະການຕິດສະຫຼາກອາດຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍແລະມີລາຄາແພງ.
ບໍລິສັດສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານຂອງພວກເຂົາໂດຍການປ່ຽນແປງຊຸດຂໍ້ມູນແລະນໍາໃຊ້ກົນລະຍຸດການເພີ່ມຂໍ້ມູນ.
ການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນແມ່ນຫນຶ່ງໃນຂັ້ນຕອນໃນການພັດທະນາຮູບແບບຂໍ້ມູນ, ແລະມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບຕົວແບບທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວຈະບໍ່ສາມາດຄາດຄະເນການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງຈາກໂລກຕົວຈິງໄດ້ຖ້າຫາກວ່າການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນຫຼຸດລົງການເປັນຕົວແທນ.
ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໄດ້ໂດຍການໃຊ້ວິທີການເພີ່ມຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ຕົວແບບສາມາດພົບໄດ້ໃນໂລກຕົວຈິງ.
ປະເພດຂອງການເພີ່ມຂໍ້ມູນ
ການເພີ່ມຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ
ການເພີ່ມຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງເກີດຂຶ້ນເມື່ອທ່ານເພີ່ມຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ, ເສີມໃສ່ຊຸດຂໍ້ມູນ. ນີ້ສາມາດຕັ້ງແຕ່ໄຟລ໌ຂໍ້ຄວາມທີ່ມີຄຸນລັກສະນະເພີ່ມເຕີມ (ສໍາລັບຮູບພາບທີ່ຖືກ tagged) ໄປຫາຮູບພາບຂອງວັດຖຸອື່ນໆທີ່ປຽບທຽບກັບວັດຖຸຕົ້ນສະບັບ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງການບັນທຶກຂອງສິ່ງທີ່ແທ້ຈິງ.
ຕົວຢ່າງ, ໂດຍການເພີ່ມຄຸນສົມບັດເພີ່ມເຕີມໃສ່ໄຟລ໌ຮູບພາບ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດກວດຫາລາຍການໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.
metadata ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບແຕ່ລະຮູບພາບ (ຕົວຢ່າງ, ຊື່ແລະຄໍາອະທິບາຍຂອງມັນ) ອາດຈະຖືກລວມເຂົ້າເພື່ອໃຫ້ຕົວແບບ AI ຂອງພວກເຮົາຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ແຕ່ລະຮູບພາບເປັນຕົວແທນກ່ອນທີ່ມັນຈະເລີ່ມຕົ້ນການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຮູບພາບເຫຼົ່ານັ້ນ.
ເມື່ອເຖິງເວລາຈັດປະເພດຮູບພາບສົດໆເປັນປະເພດໜຶ່ງຂອງພວກເຮົາທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າ ເຊັ່ນ: “ແມວ” ຫຼື “ໝາ”, ຕົວແບບສາມາດກວດຫາລາຍການທີ່ມີຢູ່ໃນຮູບໄດ້ດີຂຶ້ນ ແລະ ເຮັດວຽກໂດຍລວມໄດ້ດີຂຶ້ນ.
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ ເພີ່ມຂຶ້ນ
ນອກເຫນືອຈາກການເພີ່ມຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງຫຼາຍ, ທ່ານຍັງສາມາດປະກອບສ່ວນໄດ້ ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ ຫຼືຂໍ້ມູນປອມທີ່ເບິ່ງຄືວ່າແທ້ຈິງ.
ນີ້ແມ່ນປະໂຫຍດສໍາລັບວຽກງານທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກເຊັ່ນການໂອນຮູບແບບ neural, ແຕ່ມັນຍັງດີສໍາລັບການອອກແບບໃດກໍ່ຕາມ, ບໍ່ວ່າທ່ານຈະໃຊ້ GANs (Generative Adversarial Networks), CNNs (Convolutional Neural Networks), ຫຼືໂຄງສ້າງເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກອື່ນໆ.
ຕົວຢ່າງ, ຖ້າພວກເຮົາຕ້ອງການຈັດປະເພດ pugs ຢ່າງຖືກຕ້ອງໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງອອກໄປແລະຖ່າຍຮູບຫຼາຍໆຮູບ, ພວກເຮົາສາມາດເພີ່ມຮູບ pug ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເຂົ້າໄປໃນການເກັບກໍາຮູບພາບຫມາ.
ຮູບແບບຂອງການເພີ່ມຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນມີປະສິດທິພາບໂດຍສະເພາະສໍາລັບການເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວແບບໃນເວລາທີ່ການລວບລວມຂໍ້ມູນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ, ລາຄາແພງ, ຫຼືໃຊ້ເວລາຫຼາຍ. ໃນສະຖານະການນີ້, ພວກເຮົາກໍາລັງຂະຫຍາຍຊຸດຂໍ້ມູນປອມ.
ສົມມຸດວ່າຮູບທຳອິດຂອງກຸ່ມໝາ 1000 ຮູບຂອງພວກເຮົາມີຮູບໝາພຽງ 5 ຮູບເທົ່ານັ້ນ. ແທນທີ່ຈະເພີ່ມຮູບ pug ຕົວຈິງເພີ່ມເຕີມຈາກຫມາທີ່ແທ້ຈິງ, ໃຫ້ພວກເຮົາສ້າງຮູບປອມໂດຍການ cloning ຫນຶ່ງໃນປະຈຸບັນແລະບິດເບືອນມັນເລັກນ້ອຍເພື່ອໃຫ້ມັນເບິ່ງຄືວ່າເປັນ pug.
ເຕັກນິກການເພີ່ມຂໍ້ມູນ
ວິທີການຂະຫຍາຍຂໍ້ມູນເຮັດໃຫ້ການດັດແກ້ເລັກນ້ອຍຕໍ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່. ມັນຄືກັນກັບການ rephrasing ຄໍາຖະແຫຼງການ. ພວກເຮົາສາມາດແບ່ງການເພີ່ມຂໍ້ມູນອອກເປັນສາມປະເພດ:
ຂໍ້ຄວາມ
- ການທົດແທນຄໍາສັບ: ວິທີການຂະຫຍາຍຂໍ້ມູນນີ້ປະກອບມີການປ່ຽນແທນຄໍາສັບໃນປະຈຸບັນດ້ວຍຄໍາສັບຄ້າຍຄືກັນ. ຕົວຢ່າງ, "ຮູບເງົານີ້ແມ່ນໂງ່" ສາມາດກາຍເປັນ "ຮູບເງົານີ້ແມ່ນໂງ່."
- Sentence/Word Shuffling: ກົນລະຍຸດນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປ່ຽນລໍາດັບຂອງປະໂຫຍກຫຼືຄໍາສັບຕ່າງໆໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມສອດຄ່ອງໂດຍລວມ.
- Syntax-Tree Manipulation: ທ່ານປ່ຽນປະໂຫຍກທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໃຫ້ຖືກຕ້ອງຕາມໄວຍະກອນ ໃນຂະນະທີ່ນຳໃຊ້ຄຳສັບດຽວກັນ.
- ການລຶບແບບສຸ່ມ: ເຖິງແມ່ນວ່າກົນລະຍຸດນີ້ຜະລິດການຂຽນທີ່ຫນ້າກຽດ, ມັນມີປະສິດທິພາບ. ດັ່ງນັ້ນ, ເສັ້ນ "ຂ້ອຍຈະບໍ່ຊື້ບັນທຶກນີ້ເພາະວ່າມັນຖືກຂູດ" ກາຍເປັນ "ຂ້ອຍຈະບໍ່ຊື້ມັນເພາະວ່າມັນຖືກຂູດ." ປະໂຫຍກນີ້ມີຄວາມຊັດເຈນຫນ້ອຍ, ແຕ່ມັນຍັງຄົງເປັນການເພີ່ມທີ່ອາດຈະເປັນໄປໄດ້.
- ການແປພາສາກັບຄືນ: ວິທີການນີ້ແມ່ນມີປະສິດຕິຜົນແລະມີຄວາມສຸກ. ເອົາຄຳຖະແຫຼງທີ່ຂຽນເປັນພາສາຂອງເຈົ້າ, ແປເປັນພາສາອື່ນ, ແລ້ວແປຄືນເປັນພາສາເດີມຂອງເຈົ້າ.
ຮູບພາບ
- Kernel Filters: ວິທີນີ້ເຮັດໃຫ້ຮູບຄົມຊັດ ຫຼືມົວ.
- ການລວມຮູບພາບ: ເຖິງແມ່ນວ່າມັນອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າແປກ, ທ່ານສາມາດປະສົມຮູບພາບໄດ້.
- ການລຶບໂດຍສຸ່ມ: ລຶບສ່ວນນ້ອຍໆຂອງຮູບປັດຈຸບັນ.
- ການຫັນປ່ຽນທາງເລຂາຄະນິດ: ວິທີການນີ້ປະກອບດ້ວຍ, ໃນບັນດາສິ່ງອື່ນໆ, flipping, rotating arbitrarily, ການຕັດ, ຫຼືການແປພາສາຮູບພາບ.
- ການພິກຮູບ: ທ່ານສາມາດພິກຮູບຈາກແນວນອນໄປຫາແນວຕັ້ງໄດ້.
- ການປ່ຽນພື້ນທີ່ສີ: ທ່ານສາມາດດັດແປງຊ່ອງສີ RGB ຫຼືປັບປຸງສີໃດໆໃນປະຈຸບັນ.
- Re-Scaling ແມ່ນຂະບວນການປັບຂະຫນາດສາຍຕາ. ທ່ານມີທາງເລືອກໃນການປັບຂະຫນາດເຂົ້າຫຼືອອກ. ເມື່ອເຈົ້າຂະຫຍາຍຕົວເຂົ້າມາ, ຮູບພາບຈະນ້ອຍກວ່າຂະຫນາດເບື້ອງຕົ້ນ. ຮູບພາບຈະໃຫຍ່ກວ່າຮູບຕົ້ນສະບັບຖ້າທ່ານຂະຫຍາຍມັນອອກໄປຂ້າງນອກ.
ສຽງ
- Pitch: ວິທີການນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປ່ຽນແປງສຽງ pitch.
- ປ່ຽນຄວາມໄວ: ປ່ຽນຄວາມໄວຂອງໄຟລ໌ສຽງ ຫຼືການບັນທຶກ.
- Noise ຫຼາຍ: ທ່ານສາມາດເພີ່ມສິ່ງລົບກວນເພີ່ມເຕີມຕໍ່ກັບໄຟລ໌ສຽງ.
ໃຊ້ກໍລະນີ
ການຖ່າຍຮູບທາງການແພດເປັນກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ໂດດເດັ່ນສໍາລັບການເພີ່ມຂໍ້ມູນໃນປັດຈຸບັນ. ການເກັບກໍາຮູບພາບທາງການແພດມີຂະຫນາດນ້ອຍ, ແລະການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກເນື່ອງຈາກກົດລະບຽບແລະຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຊຸດຂໍ້ມູນແມ່ນມີຂໍ້ຈໍາກັດຫຼາຍໃນກໍລະນີຂອງຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ບໍ່ທໍາມະດາ. ບໍລິສັດຮູບພາບທາງການແພດໃຊ້ການເພີ່ມຂໍ້ມູນເພື່ອຫຼາກຫຼາຍຊຸດຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ທ້າທາຍ
ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ, ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ແລະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງແມ່ນບາງບັນຫາທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂເພື່ອພັດທະນາເຕັກນິກການເພີ່ມຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
ໃນແງ່ຂອງການຂະຫຍາຍຂໍ້ມູນ, ຂໍ້ມູນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຈະຕ້ອງສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ເພື່ອໃຫ້ຫຼາຍແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນສາມາດນໍາໃຊ້ມັນໄດ້. ທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ແນ່ໃຈວ່ານີ້ສາມາດຊ້ໍາກັນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນແບບໃນອະນາຄົດນັບຕັ້ງແຕ່ການຕັ້ງລະບົບການຂະຫຍາຍຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ທີ່ມີຄຸນຄ່າ, ການປັບປຸງສາມາດໃຊ້ເວລາບາງເວລາ.
ໃນແງ່ຂອງ heterogeneity, ຊຸດຂໍ້ມູນຕ່າງໆມີລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາໃນຂະນະທີ່ການພັດທະນາຂໍ້ມູນເພີ່ມຂຶ້ນ. ເພື່ອພັດທະນາຂໍ້ມູນການປັບປຸງທີ່ເຫມາະສົມ, ຄຸນສົມບັດຂອງແຕ່ລະຊຸດຂໍ້ມູນຕ້ອງໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້.
ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ການເພີ່ມຂໍ້ມູນຈະແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງຊຸດຂໍ້ມູນແລະກໍລະນີການນໍາໃຊ້.
ສຸດທ້າຍ, ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນເກີນອັນຕະລາຍ, ຂໍ້ມູນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຄວນໄດ້ຮັບການປະເມີນໂດຍໃຊ້ຕົວຊີ້ບອກທີ່ເຫມາະສົມກ່ອນທີ່ຈະຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຕົວຢ່າງ, ການປະກົດຕົວຂອງສິ່ງລົບກວນໃນພື້ນຫຼັງທີ່ສໍາຄັນ ຫຼືລາຍການທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງຢູ່ໃນຂໍ້ມູນເພີ່ມທີ່ອີງໃສ່ຮູບພາບສາມາດມີຜົນກະທົບອັນຕະລາຍຕໍ່ການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບ.
ສະຫຼຸບ
ໃນທີ່ສຸດ, ບໍ່ວ່າທ່ານຈະພະຍາຍາມຄາດຄະເນການສູນເສຍ, ກໍານົດການສໍ້ໂກງທາງດ້ານການເງິນ, ຫຼືກໍ່ສ້າງທີ່ດີກວ່າ. ການຈັດປະເພດຮູບພາບ ແບບຈໍາລອງ, ການເພີ່ມຂໍ້ມູນເປັນວິທີທີ່ສໍາຄັນເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ຖືກຕ້ອງ, ເຂັ້ມແຂງ.
ຜ່ານຂັ້ນຕອນການຝຶກອົບຮົມທີ່ເໜືອກວ່າ, ການປະມວນຜົນເບື້ອງຕົ້ນແບບງ່າຍໆ ແລະ ການເພີ່ມຂໍ້ມູນຍັງສາມາດຊ່ວຍທີມໃນການພັດທະນາຕົວແບບທີ່ທັນສະໄໝ.
ທຸລະກິດສາມາດນໍາໃຊ້ການເພີ່ມຂໍ້ມູນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການກະກຽມຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແລະສ້າງແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຖືກຕ້ອງແລະໄວຂຶ້ນ..
ໂດຍການຂະຫຍາຍປະລິມານຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນຊຸດຂໍ້ມູນ, ການເພີ່ມຂໍ້ມູນຍັງສາມາດໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດແກ່ຕົວແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍແລ້ວ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ