बर्याच मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंग मॉडेल्स चांगल्या प्रकारे कार्य करण्यासाठी डेटा रक्कम आणि विविधतेवर खूप अवलंबून असतात. प्रशिक्षणादरम्यान प्रदान केलेल्या डेटाची मात्रा आणि विविधता या मॉडेल्सच्या अंदाज अचूकतेवर महत्त्वपूर्ण प्रभाव पाडते.
सखोल शिक्षण मॉडेल ज्यांना जटिल कार्यांवर प्रभावीपणे कार्य करण्यास शिकवले गेले आहे त्यामध्ये लपविलेले न्यूरॉन्स समाविष्ट आहेत. लपलेल्या न्यूरॉन्सच्या संख्येनुसार प्रशिक्षित पॅरामीटर्सची संख्या वाढते.
आवश्यक डेटाचे प्रमाण मॉडेल शिकण्यायोग्य पॅरामीटर्सच्या संख्येच्या प्रमाणात आहे. मर्यादित डेटाच्या अडचणीला सामोरे जाण्याची एक पद्धत म्हणजे नवीन डेटाचे संश्लेषण करण्यासाठी वर्तमान डेटामध्ये विविध प्रकारचे परिवर्तन लागू करणे.
विद्यमान डेटामधून नवीन डेटा संश्लेषित करण्याच्या तंत्राला 'डेटा ऑगमेंटेशन' असे संबोधले जाते. डेटा वाढवणे दोन्ही आवश्यकता पूर्ण करण्यासाठी वापरले जाऊ शकते: डेटाचे प्रमाण आणि अचूक विकसित करण्यासाठी आवश्यक प्रशिक्षण डेटाची विविधता मशीन लर्निंग किंवा डीप लर्निंग मॉडेल.
या पोस्टमध्ये, आम्ही डेटा वाढवणे, त्याचे प्रकार, ते का आवश्यक आहे आणि बरेच काही जवळून पाहू.
तर, डेटा ऑगमेंटेशन म्हणजे काय?
डेटा ऑगमेंटेशन ही विद्यमान डेटामधून नवीन आणि प्रातिनिधिक डेटा विकसित करण्याची प्रक्रिया आहे. विद्यमान डेटाच्या सुधारित आवृत्त्यांचा समावेश करून किंवा नवीन डेटा संश्लेषित करून तुम्ही हे पूर्ण करू शकता.
या पद्धतीद्वारे उत्पादित डेटासेट तुमचे मशीन लर्निंग सुधारतील किंवा सखोल शिक्षण मॉडेल ओव्हरफिटिंगचा धोका कमी करून. ही अतिरिक्त माहितीसह डेटासेट बदलण्याची किंवा "वाढवण्याची" प्रक्रिया आहे.
हे पूरक इनपुट प्रतिमांपासून मजकूरापर्यंत असू शकते आणि ते मशीन लर्निंग सिस्टमच्या कार्यक्षमतेला चालना देते.
असे गृहीत धरा की आम्हाला कुत्र्यांच्या जातींचे वर्गीकरण करण्यासाठी एक मॉडेल तयार करायचे आहे आणि आमच्याकडे पग वगळता सर्व जातींची छायाचित्रे मोठ्या संख्येने आहेत. परिणामी, मॉडेलला पग्सचे वर्गीकरण करण्यात अडचण येईल.
आम्ही संग्रहामध्ये अतिरिक्त (वास्तविक किंवा खोटे) पग फोटो जोडू शकतो किंवा आम्ही आमचे सध्याचे पग फोटो दुप्पट करू शकतो (उदा. कृत्रिमरित्या अद्वितीय बनवण्यासाठी त्यांची प्रतिकृती बनवून आणि विकृत करून).
सध्या डेटा ऑगमेंटेशनचा काय उपयोग होतो?
साठी अर्ज मशीन शिक्षण विशेषत: सखोल शिक्षणाच्या क्षेत्रात झपाट्याने विकसित आणि वैविध्य आणत आहेत. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स उद्योगाला ज्या आव्हानांचा सामना करावा लागतो त्यावर डेटा ऑगमेंटेशन तंत्राद्वारे मात करता येते.
प्रशिक्षण डेटासेटमध्ये नवीन आणि वैविध्यपूर्ण उदाहरणे जोडून डेटा संवर्धन मशीन लर्निंग मॉडेलचे कार्यप्रदर्शन आणि परिणाम सुधारू शकते.
जेव्हा डेटासेट मोठा आणि पुरेसा असतो, तेव्हा मशीन लर्निंग मॉडेल चांगली कामगिरी करते आणि अधिक अचूक असते. मशीन लर्निंग मॉडेलसाठी, डेटा गोळा करणे आणि लेबलिंग करणे वेळखाऊ आणि महाग असू शकते.
डेटासेट बदलून आणि डेटा वाढवण्याच्या रणनीती वापरून कंपन्या त्यांचे परिचालन खर्च कमी करू शकतात.
डेटा क्लीनिंग हा डेटा मॉडेलच्या विकासातील एक टप्पा आहे आणि उच्च-अचूकता मॉडेलसाठी ते आवश्यक आहे. तथापि, जर डेटा क्लीन्सिंगने प्रतिनिधित्वक्षमता कमी केली तर मॉडेल वास्तविक जगाकडून योग्य इनपुटची अपेक्षा करू शकणार नाही.
मशिन लर्निंग मॉडेल्स डेटा ऑगमेंटेशन पध्दती वापरून बळकट केले जाऊ शकतात, जे मॉडेलला वास्तविक जगात येऊ शकणारे भिन्नता निर्माण करतात.
डेटा ऑगमेंटेशनचे प्रकार
वास्तविक डेटा वाढ
जेव्हा तुम्ही डेटासेटमध्ये अस्सल, पूरक डेटा जोडता तेव्हा वास्तविक डेटा वाढ होते. हे अतिरिक्त गुणधर्म असलेल्या मजकूर फायलींपासून (टॅग केलेल्या चित्रांसाठी) मूळ ऑब्जेक्टशी तुलना करता येण्याजोग्या इतर वस्तूंच्या प्रतिमा किंवा वास्तविक वस्तूच्या रेकॉर्डिंगपर्यंत असू शकते.
उदाहरणार्थ, इमेज फाइलमध्ये आणखी काही वैशिष्ट्ये जोडून, मशीन-लर्निंग मॉडेल आयटम अधिक सहजपणे शोधू शकते.
प्रत्येक प्रतिमेबद्दल अधिक मेटाडेटा (उदा. त्याचे नाव आणि वर्णन) समाविष्ट केले जाऊ शकते जेणेकरुन आमच्या AI मॉडेलला त्या फोटोंचे प्रशिक्षण सुरू करण्यापूर्वी प्रत्येक प्रतिमा काय दर्शवते याबद्दल अधिक माहिती मिळेल.
जेव्हा "मांजर" किंवा "कुत्रा" सारख्या आमच्या पूर्वनिश्चित श्रेणींपैकी एकामध्ये ताज्या फोटोंचे वर्गीकरण करण्याची वेळ येते, तेव्हा मॉडेल प्रतिमेमध्ये उपस्थित असलेल्या आयटम शोधण्यात अधिक सक्षम होऊ शकते आणि परिणामी एकंदर चांगली कामगिरी करू शकते.
कृत्रिम डेटा वाढ
अधिक वास्तविक डेटा जोडण्याव्यतिरिक्त, आपण देखील योगदान देऊ शकता सिंथेटिक डेटा किंवा कृत्रिम डेटा जो प्रामाणिक वाटतो.
न्यूरल स्टाइल ट्रान्सफर सारख्या कठीण कामांसाठी हे फायदेशीर आहे, परंतु तुम्ही GANs (जनरेटिव्ह अॅडव्हर्सरियल नेटवर्क्स), CNNs (Convolutional Neural Networks), किंवा इतर डीप न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर्स वापरत असलात तरीही कोणत्याही डिझाइनसाठी हे फायदेशीर आहे.
उदाहरणार्थ, जर आम्हाला बाहेर जाऊन अनेक फोटो न काढता पग्सचे योग्य प्रकारे वर्गीकरण करायचे असेल, तर आम्ही कुत्र्यांच्या प्रतिमांच्या संग्रहामध्ये काही खोटी पग छायाचित्रे जोडू शकतो.
डेटा संकलित करणे कठीण, महाग किंवा वेळखाऊ असते तेव्हा डेटा संवर्धनाचा हा प्रकार मॉडेल अचूकता वाढविण्यासाठी विशेषतः प्रभावी आहे. या परिस्थितीत, आम्ही डेटासेटचा कृत्रिमरित्या विस्तार करत आहोत.
असे गृहीत धरा की आमच्या सुरुवातीच्या 1000 कुत्र्यांच्या जातीच्या छायाचित्रांमध्ये फक्त 5 पग प्रतिमा आहेत. वास्तविक कुत्र्यांचे अतिरिक्त वास्तविक पग छायाचित्रे जोडण्याऐवजी, सध्याच्या कुत्र्यांपैकी एकाचे क्लोनिंग करून आणि थोडेसे विकृत करून बनावट तयार करूया जेणेकरून ते अद्याप पगसारखे वाटेल.
डेटा ऑगमेंटेशन तंत्र
डेटा ऑगमेंटेशन पध्दतींमध्ये विद्यमान डेटामध्ये थोडे बदल करणे आवश्यक आहे. हे विधान पुन्हा सांगण्यासारखेच आहे. आम्ही डेटा संवर्धनाला तीन श्रेणींमध्ये विभागू शकतो:
मजकूर
- वर्ड रिप्लेसमेंट: या डेटा ऑगमेंटेशन पध्दतीमध्ये समानार्थी शब्दांसह वर्तमान संज्ञा बदलणे समाविष्ट आहे. उदाहरण म्हणून, "हा चित्रपट मूर्ख आहे" असे होऊ शकते "हा चित्रपट मूर्ख आहे."
- वाक्य/शब्द बदलणे: या रणनीतीमध्ये एकंदर सुसंगतता राखून वाक्यांश किंवा शब्दांचा क्रम बदलणे समाविष्ट आहे.
- सिंटॅक्स-ट्री मॅनिपुलेशन: समान संज्ञा वापरताना तुम्ही विद्यमान वाक्य व्याकरणदृष्ट्या अचूक होण्यासाठी बदलता.
- यादृच्छिकपणे हटवणे: जरी ही रणनीती कुरूप लेखन तयार करते, तरीही ते प्रभावी आहे. परिणामी, "मी हे रेकॉर्ड खरेदी करणार नाही कारण ते स्क्रॅच केलेले आहे" अशी ओळ "मी हे विकत घेणार नाही कारण ते स्क्रॅच केलेले आहे." वाक्यांश कमी स्पष्ट आहे, परंतु तो एक प्रशंसनीय जोड आहे.
- मागील भाषांतर: हा दृष्टिकोन प्रभावी आणि आनंददायक दोन्ही आहे. तुमच्या भाषेत लिहिलेले विधान घ्या, ते दुसर्या भाषेत भाषांतरित करा आणि नंतर ते तुमच्या मूळ भाषेत पुन्हा भाषांतरित करा.
प्रतिमा
- कर्नल फिल्टर: हा दृष्टीकोन चित्र धारदार किंवा अस्पष्ट करतो.
- प्रतिमा संयोजन: जरी ते विचित्र दिसत असले तरी, तुम्ही फोटो मिक्स करू शकता.
- यादृच्छिकपणे मिटवणे: वर्तमान चित्राचा एक छोटासा भाग हटवा.
- भौमितिक परिवर्तन: या दृष्टिकोनामध्ये इतर गोष्टींबरोबरच, अनियंत्रितपणे फ्लिप करणे, फिरवणे, क्रॉप करणे किंवा चित्रांचे भाषांतर करणे यांचा समावेश होतो.
- चित्र फ्लिप करणे: तुम्ही इमेज क्षैतिज ते उभ्या दिशेने फ्लिप करू शकता.
- कलर स्पेस ट्रान्सफॉर्मेशन: तुम्ही RGB कलर चॅनेल सुधारित करू शकता किंवा कोणतेही वर्तमान रंग वाढवू शकता.
- री-स्केलिंग ही व्हिज्युअल स्केल समायोजित करण्याची प्रक्रिया आहे. तुमच्याकडे स्केलिंग इन किंवा आउट करण्याचा पर्याय आहे. जेव्हा तुम्ही आतील बाजूने स्केल करता, तेव्हा प्रतिमा सुरुवातीच्या आकारापेक्षा लहान होते. तुम्ही बाहेरून स्केल केल्यास चित्र मूळपेक्षा मोठे असेल.
ऑडिओ
- खेळपट्टी: या दृष्टिकोनामध्ये ऑडिओ पिच बदलणे समाविष्ट आहे.
- गती बदला: ऑडिओ फाइल किंवा रेकॉर्डिंगचा वेग बदला.
- अधिक आवाज: तुम्ही ऑडिओ फाइलमध्ये अधिक आवाज जोडू शकता.
केस वापरा
वैद्यकीय इमेजिंग हे सध्या डेटा वाढवण्यासाठी एक प्रमुख वापराचे प्रकरण आहे. वैद्यकीय चित्रांचे संकलन लहान आहे आणि नियम आणि गोपनीयतेच्या कारणांमुळे डेटा शेअर करणे कठीण आहे.
शिवाय, असामान्य विकारांच्या बाबतीत डेटा संच अधिक मर्यादित असतात. वैद्यकीय इमेजिंग कंपन्या त्यांच्या डेटा सेटमध्ये विविधता आणण्यासाठी डेटा संवर्धन वापरतात.
आव्हाने
स्केलेबिलिटी, वैविध्यपूर्ण डेटासेट आणि प्रासंगिकता या काही समस्या आहेत ज्यांचे निराकरण कार्यक्षम डेटा संवर्धन तंत्र विकसित करण्यासाठी करणे आवश्यक आहे.
स्केलेबिलिटीच्या बाबतीत, वाढीव डेटा स्केलेबल असणे आवश्यक आहे जेणेकरुन अनेक भिन्न मॉडेल्स त्याचा वापर करू शकतील. भविष्यातील मॉडेल्समध्ये वापरण्यासाठी हे डुप्लिकेट केले जाऊ शकते याची तुम्हाला खात्री करून घ्यायची आहे कारण डेटा ऑगमेंटेशन सिस्टम सेट केल्याने मोठ्या प्रमाणात समर्पक, मौल्यवान, वर्धित डेटा तयार होण्यास थोडा वेळ लागू शकतो.
विषमतेच्या संदर्भात, विविध डेटासेटमध्ये विशिष्ट वैशिष्ट्ये आहेत ज्यांचा संवर्धित डेटा विकसित करताना विचारात घेणे आवश्यक आहे. योग्य वर्धित डेटा विकसित करण्यासाठी, प्रत्येक डेटासेटच्या गुणधर्मांचा वापर करणे आवश्यक आहे.
दुसर्या शब्दांत, डेटासेट आणि वापर प्रकरणांमध्ये डेटा संवर्धन भिन्न असेल.
शेवटी, वाढीव डेटाचे फायदे कोणत्याही धोक्यांपेक्षा जास्त आहेत याची हमी देण्यासाठी, मशीन लर्निंग मॉडेल्सद्वारे वापरण्यापूर्वी योग्य मेट्रिक्स वापरून वाढीव डेटाचे मूल्यांकन केले जावे.
उदाहरणार्थ, प्रतिमा-आधारित संवर्धित डेटामध्ये लक्षणीय पार्श्वभूमी आवाज किंवा असंबंधित आयटमची उपस्थिती मॉडेलच्या कार्यक्षमतेवर हानिकारक प्रभाव टाकू शकते.
निष्कर्ष
शेवटी, तुम्ही नुकसानाचा अंदाज बांधण्याचा प्रयत्न करत असाल, आर्थिक फसवणूक ओळखत असाल किंवा चांगले बांधकाम करत असाल प्रतिमा वर्गीकरण मॉडेल्स, डेटा ऑगमेंटेशन हा अधिक अचूक, मजबूत मॉडेल तयार करण्याचा एक महत्त्वाचा मार्ग आहे.
उत्कृष्ट प्रशिक्षण प्रक्रियेद्वारे, साधे प्रीप्रोसेसिंग आणि डेटा ऑगमेंटेशन अगदी अत्याधुनिक मॉडेल्स विकसित करण्यात संघांना मदत करू शकतात.
प्रशिक्षण डेटा तयार करण्यासाठी लागणारा वेळ कमी करण्यासाठी आणि अधिक अचूक आणि अधिक जलद असणारे मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करण्यासाठी व्यवसाय डेटा संवर्धनाचा वापर करू शकतात..
डेटासेटमधील समर्पक डेटाचे प्रमाण वाढवून, डेटा संवर्धनामुळे आधीच भरपूर डेटा असलेल्या मशीन लर्निंग मॉडेलचा फायदा होऊ शकतो.
प्रत्युत्तर द्या