ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
മിക്ക മെഷീൻ ലേണിംഗും ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകളും നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ അളവിനെയും വൈവിധ്യത്തെയും വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നു. പരിശീലന സമയത്ത് നൽകുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവും വൈവിധ്യവും ഈ മോഡലുകളുടെ പ്രവചന കൃത്യതയിൽ കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു.
സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ ഫലപ്രദമായി നിർവഹിക്കാൻ പഠിപ്പിച്ച ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകളിൽ പലപ്പോഴും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ന്യൂറോണുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ന്യൂറോണുകളുടെ എണ്ണം അനുസരിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കാവുന്ന പരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിക്കുന്നു.
ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവ് മോഡൽ പഠിക്കാനാകുന്ന പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണത്തിന് ആനുപാതികമാണ്. പരിമിതമായ ഡാറ്റയുടെ ബുദ്ധിമുട്ട് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗ്ഗം, പുതിയ ഡാറ്റ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നതിന് നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ വൈവിധ്യമാർന്ന പരിവർത്തനങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുക എന്നതാണ്.
നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പുതിയ ഡാറ്റ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികതയെ 'ഡാറ്റ ആഗ്മെന്റേഷൻ' എന്ന് വിളിക്കുന്നു. രണ്ട് ആവശ്യകതകളും നിറവേറ്റുന്നതിന് ഡാറ്റ വർദ്ധന ഉപയോഗിക്കാം: ഡാറ്റയുടെ അളവും കൃത്യമായ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ വൈവിധ്യവും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ.
ഈ പോസ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ, അതിന്റെ തരങ്ങൾ, എന്തുകൊണ്ട് അത് അത്യാവശ്യമാണ്, കൂടാതെ മറ്റു പലതും സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കും.
അപ്പോൾ, എന്താണ് ഡാറ്റ ആഗ്മെന്റേഷൻ?
നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പുതിയതും പ്രാതിനിധ്യവുമായ ഡാറ്റ വികസിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഡാറ്റ ആഗ്മെന്റേഷൻ. നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ പരിഷ്ക്കരിച്ച പതിപ്പുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയോ പുതിയ ഡാറ്റ സിന്തസൈസ് ചെയ്തുകൊണ്ടോ നിങ്ങൾക്ക് ഇത് പൂർത്തിയാക്കാനാകും.
ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്തും അല്ലെങ്കിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ അമിതമായി ഫിറ്റുചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ. ഇത് അധിക വിവരങ്ങളുള്ള ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് മാറ്റുന്ന അല്ലെങ്കിൽ "വർദ്ധിപ്പിക്കൽ" പ്രക്രിയയാണ്.
ഈ സപ്ലിമെന്റൽ ഇൻപുട്ട് ഇമേജുകൾ മുതൽ ടെക്സ്റ്റ് വരെയാകാം, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
നായ്ക്കളുടെ ഇനങ്ങളെ തരംതിരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഒരു മാതൃക നിർമ്മിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെന്നും പഗ്ഗുകൾ ഒഴികെയുള്ള എല്ലാ ഇനങ്ങളുടെയും ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ ഞങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ടെന്നും കരുതുക. തൽഫലമായി, പഗ്ഗുകളെ തരംതിരിക്കാൻ മോഡലിന് ബുദ്ധിമുട്ടുണ്ടാകും.
നമുക്ക് ശേഖരത്തിലേക്ക് കൂടുതൽ (യഥാർത്ഥമോ തെറ്റായതോ ആയ) പഗ് ഫോട്ടോകൾ ചേർക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ ഞങ്ങളുടെ നിലവിലെ പഗ് ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ ഇരട്ടിയാക്കാം (ഉദാ. അവയെ കൃത്രിമമായി അദ്വിതീയമാക്കുന്നതിന് അവയെ പകർത്തി വളച്ചൊടിച്ച്).
വർത്തമാനകാലത്ത് ഡാറ്റാ ആഗ്മെന്റേഷൻ എന്ത് ഉപയോഗമാണ് നൽകുന്നത്?
ഇതിനായുള്ള അപേക്ഷകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അതിവേഗം വികസിക്കുകയും വൈവിധ്യവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള പഠന മേഖലയിൽ. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് വ്യവസായം നേരിടുന്ന വെല്ലുവിളികളെ ഡാറ്റാ ഓഗ്മെന്റേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ വഴി മറികടക്കാനാകും.
പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലേക്ക് പുതിയതും വൈവിധ്യമാർന്നതുമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ ചേർത്ത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ പ്രകടനവും ഫലങ്ങളും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഡാറ്റാ വർദ്ധനയ്ക്ക് കഴിയും.
ഡാറ്റാസെറ്റ് വലുതും പര്യാപ്തവുമാകുമ്പോൾ, ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുകയും കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതുമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക്, ഡാറ്റ ശേഖരിക്കലും ലേബലിംഗും സമയമെടുക്കുന്നതും ചെലവേറിയതുമാണ്.
ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ മാറ്റുന്നതിലൂടെയും ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചും കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ പ്രവർത്തന ചെലവ് കുറയ്ക്കാനാകും.
ഒരു ഡാറ്റാ മോഡലിന്റെ വികസനത്തിലെ ഘട്ടങ്ങളിലൊന്നാണ് ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കൽ, ഉയർന്ന കൃത്യതയുള്ള മോഡലുകൾക്ക് ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരണം പ്രാതിനിധ്യം കുറയ്ക്കുകയാണെങ്കിൽ, യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് നിന്നുള്ള ശരിയായ ഇൻപുട്ടുകൾ മോഡലിന് പ്രതീക്ഷിക്കാനാവില്ല.
ഡാറ്റാ ഓഗ്മെന്റേഷൻ സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ശക്തിപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, ഇത് യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് മോഡലിന് നേരിടാൻ കഴിയുന്ന വ്യതിയാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ ആഗ്മെന്റേഷൻ തരങ്ങൾ
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ
നിങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലേക്ക് യഥാർത്ഥവും അനുബന്ധവുമായ ഡാറ്റ ചേർക്കുമ്പോൾ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ സംഭവിക്കുന്നു. ഇത് അധിക ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഫയലുകൾ മുതൽ (ടാഗ് ചെയ്ത ചിത്രങ്ങൾക്ക്) ഒറിജിനൽ ഒബ്ജക്റ്റുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന മറ്റ് ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ ഇമേജുകൾ വരെ അല്ലെങ്കിൽ യഥാർത്ഥ കാര്യത്തിന്റെ റെക്കോർഡിംഗുകൾ വരെയാകാം.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഇമേജ് ഫയലിലേക്ക് കുറച്ച് സവിശേഷതകൾ കൂടി ചേർക്കുന്നതിലൂടെ, ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിന് ഇനം കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താനാകും.
ഓരോ ചിത്രത്തെക്കുറിച്ചും (ഉദാഹരണത്തിന്, അതിന്റെ പേരും വിവരണവും) കൂടുതൽ മെറ്റാഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുത്തിയേക്കാം, അതിലൂടെ ആ ഫോട്ടോകളിൽ പരിശീലനം ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഓരോ ചിത്രവും എന്തിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങളുടെ AI മോഡലിന് കൂടുതൽ അറിയാം.
"പൂച്ച" അല്ലെങ്കിൽ "നായ" പോലെയുള്ള ഞങ്ങളുടെ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച വിഭാഗങ്ങളിൽ ഒന്നായി പുതിയ ഫോട്ടോകൾ തരംതിരിക്കാനുള്ള സമയമാകുമ്പോൾ, ഒരു ചിത്രത്തിലുള്ള ഇനങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും അതിന്റെ ഫലമായി മൊത്തത്തിൽ മികച്ച പ്രകടനം നടത്താനും മോഡലിന് കഴിയും.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ വർധിപ്പിക്കുക
കൂടുതൽ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ചേർക്കുന്നത് കൂടാതെ, നിങ്ങൾക്ക് സംഭാവന ചെയ്യാനും കഴിയും സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ അല്ലെങ്കിൽ ആധികാരികമെന്ന് തോന്നുന്ന കൃത്രിമ ഡാറ്റ.
ന്യൂറൽ സ്റ്റൈൽ ട്രാൻസ്ഫർ പോലുള്ള ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ജോലികൾക്ക് ഇത് പ്രയോജനകരമാണ്, എന്നാൽ നിങ്ങൾ GAN-കൾ (ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേർസേറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ), CNN-കൾ (കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ) അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും ഏത് ഡിസൈനിനും ഇത് നല്ലതാണ്.
ഉദാഹരണത്തിന്, പുറത്ത് പോയി നിരവധി ഫോട്ടോകൾ എടുക്കാതെ തന്നെ പഗ്ഗുകളെ ശരിയായി തരംതിരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, നായ ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരത്തിലേക്ക് ചില തെറ്റായ പഗ് ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ ചേർക്കാം.
ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതോ ചെലവേറിയതോ സമയമെടുക്കുന്നതോ ആയിരിക്കുമ്പോൾ മോഡൽ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ രീതിയിലുള്ള ഡാറ്റാ വർദ്ധന വളരെ ഫലപ്രദമാണ്. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഞങ്ങൾ ഡാറ്റാസെറ്റ് കൃത്രിമമായി വികസിപ്പിക്കുകയാണ്.
1000 ഡോഗ് ബ്രീഡ് ഫോട്ടോഗ്രാഫുകളുടെ ഞങ്ങളുടെ പ്രാരംഭ ഗ്രൂപ്പിൽ 5 പഗ് ചിത്രങ്ങൾ മാത്രമേ അടങ്ങിയിട്ടുള്ളൂ എന്ന് കരുതുക. യഥാർത്ഥ നായ്ക്കളിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ യഥാർത്ഥ പഗ് ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ ചേർക്കുന്നതിനുപകരം, നിലവിലുള്ളവയിൽ ഒന്ന് ക്ലോണുചെയ്ത് അതിനെ ചെറുതായി വളച്ചൊടിച്ച് ഒരു വ്യാജചിത്രം സൃഷ്ടിക്കാം, അങ്ങനെ അത് ഇപ്പോഴും ഒരു പഗ്ഗാണെന്ന് തോന്നുന്നു.
ഡാറ്റ ആഗ്മെന്റേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ
ഡാറ്റാ വർദ്ധന സമീപനങ്ങൾ നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തുന്നു. ഒരു പ്രസ്താവന വീണ്ടും എഴുതുന്നതിന് തുല്യമാണ്. നമുക്ക് ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ മൂന്ന് വിഭാഗങ്ങളായി തിരിക്കാം:
ടെക്സ്റ്റ്
- വേഡ് റീപ്ലേസ്മെന്റ്: ഈ ഡാറ്റ ഓഗ്മെന്റേഷൻ സമീപനത്തിൽ നിലവിലെ പദങ്ങളെ പര്യായങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണമായി, "ഈ സിനിമ വിഡ്ഢിത്തമാണ്" എന്നത് "ഈ സിനിമ വിഡ്ഢിത്തമാണ്" എന്ന് മാറാം.
- വാക്യം/പദം മാറ്റൽ: ഈ തന്ത്രത്തിൽ മൊത്തത്തിലുള്ള യോജിപ്പ് നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് വാക്യങ്ങളുടെയോ വാക്കുകളുടെയോ ക്രമം മാറ്റുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു.
- വാക്യഘടന-വൃക്ഷ കൃത്രിമത്വം: അതേ നിബന്ധനകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ നിലവിലുള്ള ഒരു വാക്യം വ്യാകരണപരമായി കൃത്യമാക്കുന്നു.
- ക്രമരഹിതമായ ഇല്ലാതാക്കൽ: ഈ തന്ത്രം വൃത്തികെട്ട എഴുത്ത് സൃഷ്ടിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും അത് ഫലപ്രദമാണ്. തൽഫലമായി, “ഈ റെക്കോർഡ് പോറലുള്ളതിനാൽ ഞാൻ ഈ റെക്കോർഡ് വാങ്ങില്ല” എന്ന വരി “ഇത് പോറലുള്ളതിനാൽ ഞാൻ ഇത് വാങ്ങില്ല.” ഈ പദപ്രയോഗം വ്യക്തമല്ല, പക്ഷേ ഇത് വിശ്വസനീയമായ കൂട്ടിച്ചേർക്കലായി തുടരുന്നു.
- പിൻ പരിഭാഷ: ഈ സമീപനം ഫലപ്രദവും ആസ്വാദ്യകരവുമാണ്. നിങ്ങളുടെ ഭാഷയിൽ എഴുതിയ ഒരു പ്രസ്താവന എടുക്കുക, അത് മറ്റൊരു ഭാഷയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുക, തുടർന്ന് അത് നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ ഭാഷയിലേക്ക് വീണ്ടും വിവർത്തനം ചെയ്യുക.
ചിത്രങ്ങൾ
- കേർണൽ ഫിൽട്ടറുകൾ: ഈ സമീപനം ഒരു ചിത്രത്തെ മൂർച്ച കൂട്ടുകയോ മങ്ങിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു.
- ഇമേജ് കോമ്പിനേഷൻ: ഇത് വിചിത്രമായി തോന്നാമെങ്കിലും, നിങ്ങൾക്ക് ഫോട്ടോകൾ മിക്സ് ചെയ്യാം.
- ക്രമരഹിതമായി മായ്ക്കുന്നു: നിലവിലെ ചിത്രത്തിന്റെ ഒരു ചെറിയ ഭാഗം ഇല്ലാതാക്കുക.
- ജ്യാമിതീയ രൂപാന്തരങ്ങൾ: ഈ സമീപനത്തിൽ, മറ്റ് കാര്യങ്ങൾക്കൊപ്പം, ചിത്രങ്ങൾ ഏകപക്ഷീയമായി മറിക്കുക, തിരിക്കുക, ക്രോപ്പ് ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ വിവർത്തനം ചെയ്യുക എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
- ഒരു ചിത്രം ഫ്ലിപ്പിംഗ്: നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ചിത്രം തിരശ്ചീനമായി നിന്ന് ലംബമായ ഓറിയന്റേഷനിലേക്ക് ഫ്ലിപ്പുചെയ്യാനാകും.
- കളർ സ്പേസ് പരിവർത്തനം: നിങ്ങൾക്ക് RGB കളർ ചാനലുകൾ പരിഷ്ക്കരിക്കാനോ നിലവിലുള്ള ഏത് നിറവും മെച്ചപ്പെടുത്താനോ കഴിയും.
- വിഷ്വൽ സ്കെയിൽ ക്രമീകരിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് റീ-സ്കെയിലിംഗ്. സ്കെയിലിംഗ് ഇൻ അല്ലെങ്കിൽ ഔട്ട് ചെയ്യാനുള്ള ഓപ്ഷൻ നിങ്ങൾക്കുണ്ട്. നിങ്ങൾ അകത്തേക്ക് സ്കെയിൽ ചെയ്യുമ്പോൾ, ചിത്രം പ്രാരംഭ വലുപ്പത്തേക്കാൾ ചെറുതാകും. നിങ്ങൾ അതിനെ പുറത്തേക്ക് സ്കെയിൽ ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ ചിത്രം ഒറിജിനലിനേക്കാൾ വലുതായിരിക്കും.
ഓഡിയോ
- പിച്ച്: ഈ സമീപനത്തിൽ ഓഡിയോ പിച്ച് മാറ്റുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു.
- വേഗത മാറ്റുക: ഓഡിയോ ഫയലിന്റെ അല്ലെങ്കിൽ റെക്കോർഡിംഗിന്റെ വേഗത മാറ്റുക.
- കൂടുതൽ ശബ്ദം: നിങ്ങൾക്ക് ഓഡിയോ ഫയലിലേക്ക് കൂടുതൽ ശബ്ദം ചേർക്കാൻ കഴിയും.
കേസ് ഉപയോഗിക്കുക
മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് ഇപ്പോൾ ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ഉപയോഗമാണ്. മെഡിക്കൽ ചിത്ര ശേഖരണങ്ങൾ ചെറുതാണ്, നിയമങ്ങളും സ്വകാര്യത ആശങ്കകളും കാരണം ഡാറ്റ പങ്കിടുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
കൂടാതെ, അസാധാരണമായ വൈകല്യങ്ങളുടെ കാര്യത്തിൽ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കൂടുതൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് കമ്പനികൾ അവരുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ വൈവിധ്യവത്കരിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
വെല്ലുവിളികൾ
കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റ വർദ്ധന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് പരിഹരിക്കേണ്ട ചില പ്രശ്നങ്ങളാണ് സ്കേലബിളിറ്റി, വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, പ്രസക്തി എന്നിവ.
സ്കേലബിളിറ്റിയുടെ കാര്യത്തിൽ, ഓഗ്മെന്റഡ് ഡാറ്റ സ്കെയിൽ ചെയ്യാവുന്നതായിരിക്കണം, അതുവഴി വ്യത്യസ്ത മോഡലുകൾക്ക് അത് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. വലിയ അളവിലുള്ള പ്രസക്തവും മൂല്യവത്തായതും മെച്ചപ്പെടുത്തിയതുമായ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ ഓഗ്മെന്റേഷൻ സിസ്റ്റം സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് ഭാവി മോഡലുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് നിങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കേണ്ടതുണ്ട്.
വൈവിധ്യത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ, വിവിധ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് വ്യതിരിക്തമായ സവിശേഷതകളുണ്ട്, അവ ഓഗ്മെന്റഡ് ഡാറ്റ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ പരിഗണിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഉചിതമായ മെച്ചപ്പെടുത്തിയ ഡാറ്റ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന്, ഓരോ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെയും സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്കും ഉപയോഗ കേസുകൾക്കും ഇടയിൽ ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കും.
അവസാനമായി, വർദ്ധിച്ച ഡാറ്റയുടെ ഗുണങ്ങൾ ഏതെങ്കിലും അപകടസാധ്യതകളെ കവിയുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുന്നതിന്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അനുയോജ്യമായ മെട്രിക്സ് ഉപയോഗിച്ച് ഓഗ്മെന്റഡ് ഡാറ്റ വിലയിരുത്തണം.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഇമേജ് അധിഷ്ഠിത ഓഗ്മെന്റഡ് ഡാറ്റയിൽ കാര്യമായ പശ്ചാത്തല ശബ്ദത്തിന്റെ സാന്നിധ്യം അല്ലെങ്കിൽ ബന്ധമില്ലാത്ത ഇനങ്ങളുടെ സാന്നിധ്യം മോഡലിന്റെ പ്രകടനത്തെ ദോഷകരമായി ബാധിക്കും.
തീരുമാനം
ആത്യന്തികമായി, നിങ്ങൾ നഷ്ടം പ്രവചിക്കാനോ സാമ്പത്തിക തട്ടിപ്പ് തിരിച്ചറിയാനോ അല്ലെങ്കിൽ മികച്ച രീതിയിൽ നിർമ്മിക്കാനോ ശ്രമിക്കുന്നു ചിത്രത്തിന്റെ വർഗ്ഗീകരണം മോഡലുകൾ, കൂടുതൽ കൃത്യവും കരുത്തുറ്റതുമായ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു നിർണായക മാർഗമാണ് ഡാറ്റ വർദ്ധന.
ഒരു മികച്ച പരിശീലന പ്രക്രിയയിലൂടെ, ലളിതമായ പ്രീപ്രോസസിംഗും ഡാറ്റാ വർദ്ധനയും അത്യാധുനിക മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ ടീമുകളെ സഹായിക്കും.
പരിശീലന ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കാൻ ചെലവഴിക്കുന്ന സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിനും കൂടുതൽ കൃത്യവും വേഗത്തിലുള്ളതുമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ബിസിനസ്സുകൾക്ക് ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ പ്രയോജനപ്പെടുത്താനാകും..
ഡാറ്റാസെറ്റിലെ പ്രസക്തമായ ഡാറ്റയുടെ അളവ് വിപുലീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഇതിനകം തന്നെ ധാരാളം ഡാറ്റയുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക് ഡാറ്റാ വർദ്ധനയ്ക്ക് പ്രയോജനം ലഭിക്കും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക