धेरैजसो मेसिन लर्निङ र गहिरो सिकाइ मोडेलहरू राम्रोसँग काम गर्नको लागि डाटा रकम र विविधतामा धेरै निर्भर हुन्छन्। तालिमको क्रममा उपलब्ध गराइने डेटाको मात्रा र विविधताले यी मोडेलहरूको भविष्यवाणी शुद्धतामा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्छ।
जटिल कार्यहरूमा प्रभावकारी रूपमा प्रदर्शन गर्न सिकाइएको गहिरो सिकाइ मोडेलहरूमा प्रायः लुकेका न्यूरोन्सहरू समावेश हुन्छन्। तालिम योग्य प्यारामिटरहरूको संख्या लुकेका न्यूरोन्सहरूको संख्या अनुसार बढ्छ।
आवश्यक डाटाको मात्रा मोडेल सिक्न योग्य प्यारामिटरहरूको संख्यासँग समानुपातिक छ। सीमित डाटाको कठिनाइसँग व्यवहार गर्ने एउटा विधि नयाँ डाटा संश्लेषण गर्न हालको डाटामा विभिन्न प्रकारका परिवर्तनहरू लागू गर्नु हो।
अवस्थित डाटाबाट नयाँ डाटा सिन्थेसाइज गर्ने प्रविधिलाई 'डेटा अगमेन्टेसन' भनिन्छ। डाटा वृद्धि दुवै आवश्यकताहरू पूरा गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ: डाटाको मात्रा र सही विकास गर्न आवश्यक प्रशिक्षण डाटाको विविधता। मेसिन लर्निङ वा गहिरो शिक्षा मोडेलहरू.
यस पोष्टमा, हामी डेटा वृद्धि, यसको प्रकारहरू, यो किन आवश्यक छ, र अधिकमा नजिकबाट हेर्नेछौं।
त्यसोभए, डाटा वृद्धि के हो?
डाटा अगमेन्टेसन अवस्थित डाटाबाट नयाँ र प्रतिनिधि डाटा विकास गर्ने प्रक्रिया हो। तपाईं अवस्थित डाटाको परिमार्जित संस्करणहरू समावेश गरेर वा नयाँ डाटा संश्लेषण गरेर यसलाई पूरा गर्न सक्नुहुन्छ।
यस विधिद्वारा उत्पादित डाटासेटहरूले तपाईंको मेसिन लर्निङमा सुधार गर्नेछ वा गहिरो शिक्षा मोडेल ओभरफिटिंगको जोखिम कम गरेर। यो परिवर्तन गर्ने प्रक्रिया हो, वा "बढाउने," अतिरिक्त जानकारी सहितको डेटासेट।
यो पूरक इनपुट छवि देखि पाठ सम्म दायरा हुन सक्छ, र यसले मेशिन लर्निंग प्रणाली को कार्यसम्पादन बढाउँछ।
मानौं कि हामी कुकुर नस्लहरू वर्गीकरण गर्न मोडेल निर्माण गर्न चाहन्छौं र हामीसँग पगहरू बाहेक सबै प्रकारका फोटोहरू छन्। नतिजाको रूपमा, मोडेललाई पगहरू वर्गीकरण गर्न कठिनाइ हुनेछ।
हामी संग्रहमा थप (वास्तविक वा गलत) पग फोटोहरू थप्न सक्छौं, वा हामी हाम्रा हालका पग फोटोहरू दोब्बर गर्न सक्छौं (उदाहरणका लागि तिनीहरूलाई कृत्रिम रूपमा अद्वितीय बनाउन तिनीहरूलाई प्रतिकृति र विकृत गरेर)।
वर्तमानमा डाटा वृद्धिले के उपयोग गर्छ?
को लागि आवेदन मेशिन सिकाइ विशेष गरी गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा द्रुत रूपमा विकास र विविधीकरण गर्दैछन्। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स उद्योगले सामना गर्ने चुनौतीहरूलाई डाटा वृद्धि प्रविधिहरू मार्फत पार गर्न सकिन्छ।
डेटा वृद्धिले प्रशिक्षण डेटासेटहरूमा नयाँ र विविध उदाहरणहरू थपेर मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको प्रदर्शन र परिणामहरूलाई सुधार गर्न सक्छ।
जब डेटासेट ठूलो र पर्याप्त हुन्छ, मेसिन लर्निङ मोडेलले राम्रो प्रदर्शन गर्छ र अझ सटीक हुन्छ। मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि, डाटा सङ्कलन र लेबलिङ समय खपत र महँगो हुन सक्छ।
कम्पनीहरूले डाटासेटहरू परिवर्तन गरेर र डाटा वृद्धि रणनीतिहरू प्रयोग गरेर आफ्नो परिचालन लागत घटाउन सक्छन्।
डाटा क्लीनिङ डाटा मोडेलको विकासको चरणहरू मध्ये एक हो, र यो उच्च-सटीकता मोडेलहरूको लागि आवश्यक छ। यद्यपि, मोडेलले वास्तविक संसारबाट उचित इनपुटहरू अनुमान गर्न सक्षम हुने छैन यदि डाटा क्लिन्जिङले प्रतिनिधित्व कम गर्छ।
मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई डेटा वृद्धि गर्ने दृष्टिकोणहरू प्रयोग गरेर बलियो बनाउन सकिन्छ, जसले मोडेलले वास्तविक संसारमा सामना गर्न सक्ने भिन्नताहरू उत्पादन गर्दछ।
डाटा वृद्धि को प्रकार
वास्तविक डाटा वृद्धि
वास्तविक डेटा वृद्धि तब हुन्छ जब तपाइँ डेटासेटमा वास्तविक, पूरक डेटा थप्नुहुन्छ। यो अतिरिक्त विशेषताहरू (ट्याग गरिएका तस्बिरहरूका लागि) पाठ फाइलहरूदेखि लिएर मूल वस्तुसँग तुलना गर्न मिल्ने अन्य वस्तुहरूको छविहरू, वा वास्तविक वस्तुको रेकर्डिङसम्म पनि हुन सक्छ।
उदाहरणका लागि, छवि फाइलमा केही थप सुविधाहरू थपेर, मेसिन-लर्निङ मोडेलले वस्तुलाई अझ सजिलै पत्ता लगाउन सक्छ।
प्रत्येक छविको बारेमा थप मेटाडेटा (जस्तै, यसको नाम र विवरण) समावेश गर्न सकिन्छ ताकि हाम्रो AI मोडेलले ती फोटोहरूमा प्रशिक्षण सुरु गर्नु अघि प्रत्येक छविले के प्रतिनिधित्व गर्दछ भन्ने बारे थप जान्न सक्छ।
ताजा तस्बिरहरूलाई हाम्रो पूर्वनिर्धारित कोटीहरू, जस्तै "बिरालो" वा "कुकुर" मा वर्गीकरण गर्ने समय आउँदा, मोडेलले छविमा रहेका वस्तुहरू पत्ता लगाउन र परिणाम स्वरूप समग्रमा राम्रो प्रदर्शन गर्न सक्षम हुन सक्छ।
सिंथेटिक डाटा वृद्धि
थप वास्तविक डाटा थप्नु बाहेक, तपाईं पनि योगदान गर्न सक्नुहुन्छ सिंथेटिक डाटा वा कृत्रिम डाटा जुन प्रामाणिक देखिन्छ।
यो तंत्रिका शैली स्थानान्तरण जस्ता कठिन कार्यहरूको लागि लाभदायक छ, तर यो कुनै पनि डिजाइनको लागि पनि राम्रो छ, चाहे तपाइँ GANs (जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्कहरू), CNNs (Convolutional Neural Networks), वा अन्य गहिरो न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चरहरू प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ।
उदाहरणका लागि, यदि हामी बाहिर गएर धेरै तस्बिरहरू नलिईकन पगहरूलाई ठीकसँग वर्गीकरण गर्न चाहन्छौं भने, हामीले कुकुरको छविहरूको सङ्कलनमा केही झूटा पग फोटोहरू थप्न सक्छौं।
डेटा सङ्कलन गर्न गाह्रो, महँगो, वा समय-उपभोग गर्दा डेटा वृद्धिको यो रूप मोडेल सटीकता बढाउनको लागि विशेष गरी प्रभावकारी हुन्छ। यस अवस्थामा, हामी कृत्रिम रूपमा डेटासेट विस्तार गर्दैछौं।
मान्नुहोस् कि हाम्रो 1000 कुकुर नस्लका तस्बिरहरूको प्रारम्भिक समूहमा मात्र 5 पग छविहरू छन्। वास्तविक कुकुरहरूबाट थप वास्तविक पग तस्बिरहरू थप्नुको सट्टा, हालको एउटालाई क्लोन गरेर र यसलाई थोरै विकृत गरेर नक्कली सिर्जना गरौं ताकि यो अझै पग जस्तो देखिन्छ।
डाटा वृद्धि प्रविधिहरू
डाटा वृद्धिको दृष्टिकोणले अवस्थित डाटामा थोरै परिमार्जनहरू गर्न समावेश गर्दछ। यो कथन दोहोर्याउनु जस्तै हो। हामी डेटा वृद्धिलाई तीन कोटिमा विभाजन गर्न सक्छौं:
पाठ
- शब्द प्रतिस्थापन: यो डेटा वृद्धि दृष्टिकोण समानार्थी शब्द संग वर्तमान सर्तहरू प्रतिस्थापन समावेश गर्दछ। उदाहरणको रूपमा, "यो फिल्म मूर्ख छ" "यो फिल्म मूर्ख छ" बन्न सक्छ।
- वाक्य/शब्द फेरबदल: यो रणनीतिले समग्र समन्वय कायम राख्दै वाक्यांश वा शब्दहरूको क्रम बदल्ने समावेश गर्दछ।
- सिन्ट्याक्स-ट्री हेरफेर: तपाईले विद्यमान वाक्यलाई समान सर्तहरू प्रयोग गर्दा व्याकरणको रूपमा सही हुन परिवर्तन गर्नुहुन्छ।
- अनियमित मेटाउने: यद्यपि यो रणनीतिले कुरूप लेखन उत्पादन गर्छ, यो प्रभावकारी छ। नतिजाको रूपमा, "म यो रेकर्ड किन्ने छैन किनभने यो स्क्र्याच भएको छ" भनी "म यो किन्न सक्दिन किनभने यो स्क्र्याच गरिएको छ।" वाक्यांश कम स्पष्ट छ, तर यो एक प्रशंसनीय थप रहन्छ।
- फिर्ता अनुवाद: यो दृष्टिकोण प्रभावकारी र रमाइलो दुवै छ। आफ्नो भाषामा लेखिएको कथन लिनुहोस्, यसलाई अर्को भाषामा अनुवाद गर्नुहोस्, र त्यसपछि यसलाई आफ्नो मौलिक भाषामा पुन: अनुवाद गर्नुहोस्।
तस्बिरहरू
- कर्नेल फिल्टरहरू: यो दृष्टिकोणले चित्रलाई तीखो वा धमिलो बनाउँछ।
- छवि संयोजन: यद्यपि यो अनौठो लाग्न सक्छ, तपाईं फोटोहरू मिश्रण गर्न सक्नुहुन्छ।
- अनियमित मा मेटाउने: हालको तस्वीरको सानो भाग मेटाउनुहोस्।
- ज्यामितीय रूपान्तरणहरू: यो दृष्टिकोणले अन्य चीजहरू बीच, मनमानी रूपमा फ्लिप गर्ने, घुमाउने, क्रप गर्ने, वा चित्रहरू अनुवाद गर्ने समावेश गर्दछ।
- तस्विर फ्लिप गर्दै: तपाईं तेर्सो देखि ठाडो अभिमुखीकरणमा छवि फ्लिप गर्न सक्नुहुन्छ।
- रंग अन्तरिक्ष रूपान्तरण: तपाईं RGB रङ च्यानलहरू परिमार्जन गर्न सक्नुहुन्छ वा कुनै हालको रङ विस्तार गर्न सक्नुहुन्छ।
- रि-स्केलिंग भनेको भिजुअल स्केल समायोजन गर्ने प्रक्रिया हो। तपाईंसँग भित्र वा बाहिर स्केल गर्ने विकल्प छ। जब तपाइँ भित्री मापन गर्नुहुन्छ, छवि प्रारम्भिक आकार भन्दा सानो हुन्छ। यदि तपाइँ यसलाई बाहिरी मापन गर्नुहुन्छ भने तस्विर मूल भन्दा ठूलो हुनेछ।
अडियो
- पिच: यो दृष्टिकोणले अडियो पिच परिवर्तन समावेश गर्दछ।
- गति परिवर्तन गर्नुहोस्: अडियो फाइल वा रेकर्डिङ को गति परिवर्तन गर्नुहोस्।
- थप शोर: तपाईं अडियो फाइलमा थप शोर थप्न सक्नुहुन्छ।
प्रकरण प्रयोग गर्नुहोस्
मेडिकल इमेजिङ अहिले डाटा वृद्धिको लागि एक प्रमुख प्रयोग मामला हो। मेडिकल तस्विर सङ्कलन सानो छ, र नियमहरू र गोपनीयता चिन्ताहरूको कारण डाटा साझेदारी गर्न गाह्रो छ।
यसबाहेक, डेटा सेटहरू असामान्य विकारहरूको मामलामा धेरै सीमित छन्। मेडिकल इमेजिङ कम्पनीहरूले आफ्नो डेटा सेटहरू विविधीकरण गर्न डेटा वृद्धि प्रयोग गर्छन्।
चुनौतीहरू
स्केलेबिलिटी, विविध डेटासेटहरू, र सान्दर्भिकता केही समस्याहरू हुन् जुन कुशल डेटा वृद्धि प्रविधिहरू विकास गर्न समाधान गर्न आवश्यक छ।
स्केलेबिलिटीको सन्दर्भमा, संवर्धित डेटा स्केलेबल हुनुपर्दछ ताकि धेरै फरक मोडेलहरूले यसलाई प्रयोग गर्न सकून्। तपाईले यो सुनिश्चित गर्न चाहानुहुन्छ कि यो भविष्यका मोडेलहरूमा प्रयोगको लागि नक्कल गर्न सकिन्छ किनभने डेटा वृद्धि प्रणाली सेटअप गर्ने जुन ठूलो मात्रामा प्रासंगिक, मूल्यवान, परिष्कृत डेटा उत्पन्न गर्न केही समय लाग्न सक्छ।
विषमताको सन्दर्भमा, विभिन्न डेटासेटहरूमा फरक विशेषताहरू छन् जुन संवर्धित डेटा विकास गर्दा विचार गर्नुपर्छ। उपयुक्त परिष्कृत डाटा विकास गर्न, प्रत्येक डाटासेटको गुणहरू प्रयोग गरिनु पर्छ।
अन्य शब्दहरूमा, डेटा वृद्धि डेटासेटहरू र प्रयोग केसहरू बीच फरक हुनेछ।
अन्तमा, बढेको डाटाका फाइदाहरू कुनै पनि खतराहरूभन्दा बढी छन् भनी ग्यारेन्टी गर्न, मेसिन लर्निङ मोडेलहरूद्वारा प्रयोग गर्नु अघि बढेको डाटालाई उपयुक्त मेट्रिक्स प्रयोग गरेर मूल्याङ्कन गरिनुपर्छ।
उदाहरणका लागि, छवि-आधारित संवर्धित डेटामा महत्त्वपूर्ण पृष्ठभूमि शोर वा असंबद्ध वस्तुहरूको उपस्थितिले मोडेलको प्रदर्शनमा हानिकारक प्रभाव पार्न सक्छ।
निष्कर्ष
अन्ततः, तपाइँ हानिको पूर्वानुमान गर्ने प्रयास गर्दै हुनुहुन्छ, वित्तीय धोखाधडी पहिचान गर्न, वा राम्रो निर्माण गर्न छवि वर्गीकरण मोडेलहरू, डेटा वृद्धि अधिक सटीक, बलियो मोडेलहरू निर्माण गर्न एक महत्वपूर्ण तरिका हो।
एक उत्कृष्ट प्रशिक्षण प्रक्रिया मार्फत, सरल पूर्व-प्रक्रिया र डेटा वृद्धिले अत्याधुनिक मोडेलहरू विकास गर्न टोलीहरूलाई मद्दत गर्न सक्छ।
व्यवसायहरूले प्रशिक्षण डेटा तयार गर्न खर्च गरिएको समयको मात्रा घटाउन र अझ सटीक र छिटो हुने मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सिर्जना गर्न डेटा वृद्धिको प्रयोग गर्न सक्छन्।.
डेटासेटमा प्रासंगिक डेटाको मात्रा विस्तार गरेर, डेटा वृद्धिले पहिले नै धेरै डेटा भएका मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई पनि फाइदा पुर्याउन सक्छ।
जवाफ छाड्नुस्