చాలా మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్లు బాగా పనిచేయడానికి డేటా మొత్తం మరియు వైవిధ్యంపై ఎక్కువగా ఆధారపడతాయి. శిక్షణ సమయంలో అందించబడిన డేటా పరిమాణం మరియు వైవిధ్యం ఈ నమూనాల అంచనా ఖచ్చితత్వంపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతాయి.
సంక్లిష్టమైన పనులపై ప్రభావవంతంగా నిర్వహించడానికి బోధించబడిన లోతైన అభ్యాస నమూనాలు తరచుగా దాచిన న్యూరాన్లను కలిగి ఉంటాయి. దాచిన న్యూరాన్ల సంఖ్య ప్రకారం శిక్షణ పొందగల పారామితుల సంఖ్య పెరుగుతుంది.
అవసరమైన డేటా మొత్తం మోడల్ నేర్చుకోగల పారామితుల సంఖ్యకు అనులోమానుపాతంలో ఉంటుంది. కొత్త డేటాను సంశ్లేషణ చేయడానికి ప్రస్తుత డేటాకు వివిధ రకాల పరివర్తనలను వర్తింపజేయడం పరిమిత డేటా యొక్క కష్టాన్ని ఎదుర్కోవటానికి ఒక పద్ధతి.
ఇప్పటికే ఉన్న డేటా నుండి కొత్త డేటాను సింథసైజ్ చేసే సాంకేతికతను 'డేటా ఆగ్మెంటేషన్'గా సూచిస్తారు. రెండు అవసరాలను తీర్చడానికి డేటా బలోపేతాన్ని ఉపయోగించవచ్చు: డేటా పరిమాణం మరియు ఖచ్చితమైన అభివృద్ధి కోసం అవసరమైన శిక్షణ డేటా యొక్క వివిధ యంత్ర అభ్యాసం లేదా లోతైన అభ్యాస నమూనాలు.
ఈ పోస్ట్లో, డేటా ఆగ్మెంటేషన్, దాని రకాలు, ఇది ఎందుకు అవసరం మరియు మరిన్నింటిని మేము నిశితంగా పరిశీలిస్తాము.
కాబట్టి, డేటా ఆగ్మెంటేషన్ అంటే ఏమిటి?
డేటా ఆగ్మెంటేషన్ అనేది ఇప్పటికే ఉన్న డేటా నుండి కొత్త మరియు ప్రాతినిధ్య డేటాను అభివృద్ధి చేసే ప్రక్రియ. ఇప్పటికే ఉన్న డేటా యొక్క సవరించిన సంస్కరణలను చేర్చడం ద్వారా లేదా కొత్త డేటాను సింథసైజ్ చేయడం ద్వారా మీరు దీన్ని సాధించవచ్చు.
ఈ పద్ధతి ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటాసెట్లు మీ మెషీన్ లెర్నింగ్ను మెరుగుపరుస్తాయి లేదా లోతైన అభ్యాస నమూనాలు అతిగా సరిపోయే ప్రమాదాన్ని తగ్గించడం ద్వారా. ఇది అదనపు సమాచారంతో కూడిన డేటాసెట్ను మార్చడం లేదా “పెంచడం” ప్రక్రియ.
ఈ అనుబంధ ఇన్పుట్ ఇమేజ్ల నుండి టెక్స్ట్ వరకు ఉండవచ్చు మరియు ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ల పనితీరును పెంచుతుంది.
మేము కుక్కల జాతులను వర్గీకరించడానికి ఒక నమూనాను రూపొందించాలనుకుంటున్నాము మరియు పగ్స్ మినహా అన్ని రకాల ఛాయాచిత్రాలను మేము కలిగి ఉన్నాము. ఫలితంగా, మోడల్కు పగ్లను వర్గీకరించడంలో ఇబ్బంది ఉంటుంది.
మేము సేకరణకు అదనపు (అసలు లేదా తప్పుడు) పగ్ ఫోటోలను జోడించవచ్చు లేదా మేము మా ప్రస్తుత పగ్ ఫోటోగ్రాఫ్లను రెట్టింపు చేయవచ్చు (ఉదా. వాటిని కృత్రిమంగా ప్రత్యేకంగా చేయడానికి వాటిని పునరావృతం చేయడం మరియు వక్రీకరించడం ద్వారా).
ప్రస్తుతం డేటాను పెంచడం వల్ల ఎలాంటి ఉపయోగం ఉంటుంది?
కోసం అనువర్తనాలు యంత్ర అభ్యాసం ముఖ్యంగా లోతైన అభ్యాస రంగంలో వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్నాయి మరియు వైవిధ్యభరితంగా ఉంటాయి. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరిశ్రమ ఎదుర్కొంటున్న సవాళ్లను డేటా ఆగ్మెంటేషన్ టెక్నిక్ల ద్వారా అధిగమించవచ్చు.
శిక్షణ డేటాసెట్లకు కొత్త మరియు వైవిధ్యమైన ఉదాహరణలను జోడించడం ద్వారా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పనితీరు మరియు ఫలితాలను డేటా బలోపేత మెరుగుపరుస్తుంది.
డేటాసెట్ పెద్దగా మరియు తగినంతగా ఉన్నప్పుడు, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ మెరుగ్గా పని చేస్తుంది మరియు మరింత ఖచ్చితమైనది. మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల కోసం, డేటా సేకరణ మరియు లేబులింగ్ సమయం తీసుకుంటుంది మరియు ఖరీదైనది కావచ్చు.
డేటాసెట్లను మార్చడం ద్వారా మరియు డేటా బలోపేత వ్యూహాలను ఉపయోగించడం ద్వారా కంపెనీలు తమ కార్యాచరణ ఖర్చులను తగ్గించుకోవచ్చు.
డేటాను శుభ్రపరచడం అనేది డేటా మోడల్ అభివృద్ధిలో దశల్లో ఒకటి మరియు ఇది అధిక-ఖచ్చితత్వ నమూనాలకు అవసరం. అయినప్పటికీ, డేటా క్లీన్సింగ్ ప్రాతినిధ్యాన్ని తగ్గిస్తే, మోడల్ వాస్తవ ప్రపంచం నుండి సరైన ఇన్పుట్లను ఊహించదు.
డేటా బలోపేత విధానాలను ఉపయోగించడం ద్వారా యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను బలోపేతం చేయవచ్చు, ఇది వాస్తవ ప్రపంచంలో మోడల్ ఎదుర్కొనే వ్యత్యాసాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
డేటా ఆగ్మెంటేషన్ రకాలు
రియల్ డేటా పెంపుదల
మీరు డేటాసెట్కి నిజమైన, అనుబంధ డేటాను జోడించినప్పుడు నిజమైన డేటా వృద్ధి జరుగుతుంది. ఇది అదనపు లక్షణాలతో కూడిన టెక్స్ట్ ఫైల్ల నుండి (ట్యాగ్ చేయబడిన చిత్రాల కోసం) అసలు వస్తువుతో పోల్చదగిన ఇతర వస్తువుల చిత్రాల వరకు లేదా అసలు విషయం యొక్క రికార్డింగ్ల వరకు ఉండవచ్చు.
ఉదాహరణకు, ఇమేజ్ ఫైల్కి మరికొన్ని ఫీచర్లను జోడించడం ద్వారా, మెషీన్-లెర్నింగ్ మోడల్ అంశాన్ని మరింత సులభంగా గుర్తించగలదు.
ప్రతి చిత్రం గురించి మరిన్ని మెటాడేటా (ఉదా, దాని పేరు మరియు వివరణ) చేర్చబడవచ్చు, తద్వారా ఆ ఫోటోలపై శిక్షణ ప్రారంభించే ముందు ప్రతి చిత్రం దేనిని సూచిస్తుందనే దాని గురించి మా AI మోడల్కు మరింత తెలుసు.
తాజా ఫోటోలను "పిల్లి" లేదా "కుక్క" వంటి మా ముందుగా నిర్ణయించిన వర్గాలలో ఒకటిగా వర్గీకరించడానికి సమయం వచ్చినప్పుడు, మోడల్ చిత్రంలో ఉన్న అంశాలను గుర్తించి, ఫలితంగా మొత్తంగా మెరుగ్గా పని చేయగలదు.
సింథటిక్ డేటా పెరుగుదల
మరింత నిజమైన డేటాను జోడించడమే కాకుండా, మీరు కూడా సహకరించవచ్చు సింథటిక్ డేటా లేదా ప్రామాణికమైనదిగా అనిపించే కృత్రిమ డేటా.
ఇది నాడీ స్టైల్ బదిలీ వంటి కష్టమైన పనులకు ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది, కానీ మీరు GANలు (జనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్వర్క్లు), CNNలు (కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు) లేదా ఇతర లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ నిర్మాణాలను ఉపయోగిస్తున్నా, ఏ డిజైన్కైనా ఇది మంచిది.
ఉదాహరణకు, మనం బయటకు వెళ్లి అనేక ఫోటోలు తీయాల్సిన అవసరం లేకుండా పగ్లను సరిగ్గా వర్గీకరించాలనుకుంటే, కుక్క చిత్రాల సేకరణకు కొన్ని తప్పుడు పగ్ ఛాయాచిత్రాలను జోడించవచ్చు.
డేటాను సేకరించడం కష్టం, ఖరీదైనది లేదా ఎక్కువ సమయం తీసుకునేటప్పుడు మోడల్ ఖచ్చితత్వాన్ని పెంపొందించడానికి ఈ రకమైన డేటా ఆగ్మెంటేషన్ ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. ఈ పరిస్థితిలో, మేము డేటాసెట్ను కృత్రిమంగా విస్తరిస్తున్నాము.
1000 డాగ్ బ్రీడ్ ఫోటోగ్రాఫ్ల మా ప్రారంభ సమూహంలో కేవలం 5 పగ్ ఇమేజ్లు మాత్రమే ఉన్నాయని భావించండి. నిజమైన కుక్కల నుండి అదనపు అసలైన పగ్ ఫోటోగ్రాఫ్లను జోడించే బదులు, ప్రస్తుతం ఉన్నవాటిలో ఒకదానిని క్లోనింగ్ చేసి, దానిని కొద్దిగా వక్రీకరించడం ద్వారా నకిలీని సృష్టిద్దాం, తద్వారా అది ఇప్పటికీ పగ్లా కనిపిస్తుంది.
డేటా ఆగ్మెంటేషన్ టెక్నిక్స్
డేటా ఆగ్మెంటేషన్ విధానాలు ఇప్పటికే ఉన్న డేటాకు చిన్న మార్పులను కలిగి ఉంటాయి. ఇది స్టేట్మెంట్ను రీఫ్రేస్ చేయడం లాంటిదే. మేము డేటా బలోపేతాన్ని మూడు వర్గాలుగా విభజించవచ్చు:
టెక్స్ట్
- పద ప్రత్యామ్నాయం: ఈ డేటా ఆగ్మెంటేషన్ విధానంలో ప్రస్తుత పదాలను పర్యాయపదాలతో భర్తీ చేయడం ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, “ఈ చిత్రం మూర్ఖత్వం” “ఈ చిత్రం మూర్ఖత్వం” కావచ్చు.
- వాక్యం/పదాలను మార్చడం: మొత్తం పొందికను కొనసాగిస్తూ పదబంధాలు లేదా పదాల క్రమాన్ని మార్చడం ఈ వ్యూహంలో ఉంటుంది.
- సింటాక్స్-ట్రీ మానిప్యులేషన్: మీరు ఇప్పటికే ఉన్న వాక్యాన్ని అదే నిబంధనలను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు వ్యాకరణపరంగా ఖచ్చితమైనదిగా మారుస్తారు.
- యాదృచ్ఛిక తొలగింపు: ఈ వ్యూహం అగ్లీ రైటింగ్ను ఉత్పత్తి చేసినప్పటికీ, ఇది ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. తత్ఫలితంగా, “ఈ రికార్డ్ను గీసుకున్నందున నేను దానిని కొనుగోలు చేయను” అనే పంక్తి “గీసినందున నేను దీన్ని కొనుగోలు చేయను.” పదబంధం తక్కువ స్పష్టంగా ఉంది, కానీ ఇది ఆమోదయోగ్యమైన అదనంగా మిగిలిపోయింది.
- వెనుక అనువాదం: ఈ విధానం ప్రభావవంతంగా మరియు ఆనందదాయకంగా ఉంటుంది. మీ భాషలో వ్రాసిన స్టేట్మెంట్ను తీసుకుని, దానిని మరొక భాషలోకి అనువదించండి, ఆపై దాన్ని మీ అసలు భాషలోకి తిరిగి అనువదించండి.
చిత్రాలు
- కెర్నల్ ఫిల్టర్లు: ఈ విధానం చిత్రాన్ని పదును పెడుతుంది లేదా అస్పష్టం చేస్తుంది.
- చిత్రం కలయిక: ఇది అసహజంగా కనిపించినప్పటికీ, మీరు ఫోటోలను కలపవచ్చు.
- యాదృచ్ఛికంగా తొలగించడం: ప్రస్తుత చిత్రం యొక్క చిన్న భాగాన్ని తొలగించండి.
- రేఖాగణిత పరివర్తనాలు: ఈ విధానంలో ఇతర విషయాలతోపాటు, ఏకపక్షంగా తిప్పడం, తిప్పడం, కత్తిరించడం లేదా చిత్రాలను అనువదించడం వంటివి ఉంటాయి.
- చిత్రాన్ని తిప్పడం: మీరు చిత్రాన్ని క్షితిజ సమాంతర నుండి నిలువు ధోరణికి తిప్పవచ్చు.
- కలర్ స్పేస్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్: మీరు RGB రంగు ఛానెల్లను సవరించవచ్చు లేదా ప్రస్తుత రంగుని మెరుగుపరచవచ్చు.
- రీ-స్కేలింగ్ అనేది దృశ్యమాన స్థాయిని సర్దుబాటు చేసే ప్రక్రియ. మీకు స్కేలింగ్ ఇన్ లేదా అవుట్ చేసే అవకాశం ఉంది. మీరు లోపలికి స్కేల్ చేసినప్పుడు, చిత్రం ప్రారంభ పరిమాణం కంటే చిన్నదిగా మారుతుంది. మీరు దాన్ని వెలుపలికి స్కేల్ చేస్తే చిత్రం అసలు కంటే పెద్దదిగా ఉంటుంది.
ఆడియో
- పిచ్: ఈ విధానంలో ఆడియో పిచ్ని మార్చడం ఉంటుంది.
- వేగాన్ని మార్చండి: ఆడియో ఫైల్ లేదా రికార్డింగ్ వేగాన్ని మార్చండి.
- మరింత నాయిస్: మీరు ఆడియో ఫైల్కి మరింత నాయిస్ని జోడించవచ్చు.
కేస్ ఉపయోగించండి
ప్రస్తుతం డేటా బలోపేతానికి మెడికల్ ఇమేజింగ్ ఒక ప్రముఖ ఉపయోగ సందర్భం. వైద్య చిత్ర సేకరణలు చిన్నవి మరియు నియమాలు మరియు గోప్యతా సమస్యల కారణంగా డేటాను భాగస్వామ్యం చేయడం కష్టం.
ఇంకా, అసాధారణ రుగ్మతల విషయంలో డేటా సెట్లు చాలా పరిమితంగా ఉంటాయి. మెడికల్ ఇమేజింగ్ కంపెనీలు తమ డేటా సెట్లను వైవిధ్యపరచడానికి డేటా ఆగ్మెంటేషన్ని ఉపయోగిస్తాయి.
సవాళ్లు
స్కేలబిలిటీ, విభిన్న డేటాసెట్లు మరియు ఔచిత్యం సమర్ధవంతమైన డేటా బలోపేత పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడానికి పరిష్కరించాల్సిన కొన్ని సమస్యలు.
స్కేలబిలిటీ పరంగా, ఆగ్మెంటెడ్ డేటా స్కేలబుల్గా ఉండాలి, తద్వారా అనేక రకాల మోడల్లు దీన్ని ఉపయోగించగలవు. పెద్ద మొత్తంలో సంబంధితమైన, విలువైన, మెరుగుపరచబడిన డేటాను ఉత్పత్తి చేసే డేటా బలోపేత వ్యవస్థను సెటప్ చేయడం కొంత సమయం పట్టే అవకాశం ఉన్నందున భవిష్యత్ మోడల్లలో ఉపయోగించడం కోసం ఇది నకిలీ చేయబడుతుందని మీరు నిర్ధారించుకోవాలి.
వైవిధ్యత పరంగా, వివిధ డేటాసెట్లు ప్రత్యేక లక్షణాలను కలిగి ఉంటాయి, వీటిని వృద్ధి చేసిన డేటాను అభివృద్ధి చేసేటప్పుడు తప్పనిసరిగా పరిగణించాలి. తగిన మెరుగైన డేటాను అభివృద్ధి చేయడానికి, ప్రతి డేటాసెట్ యొక్క లక్షణాలను తప్పనిసరిగా ఉపయోగించాలి.
మరో మాటలో చెప్పాలంటే, డేటాసెట్లు మరియు వినియోగ కేసుల మధ్య డేటా ఆగ్మెంటేషన్ భిన్నంగా ఉంటుంది.
చివరగా, పెరిగిన డేటా యొక్క ప్రయోజనాలు ఏవైనా ప్రమాదాలను మించి ఉన్నాయని హామీ ఇవ్వడానికి, మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల ద్వారా ఉపయోగించబడే ముందు ఆగ్మెంటెడ్ డేటాను తగిన కొలమానాలను ఉపయోగించి మూల్యాంకనం చేయాలి.
ఉదాహరణకు, ఇమేజ్ ఆధారిత ఆగ్మెంటెడ్ డేటాలో ముఖ్యమైన నేపథ్య శబ్దం లేదా సంబంధం లేని అంశాలు ఉండటం మోడల్ పనితీరుపై హానికరమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది.
ముగింపు
అంతిమంగా, మీరు నష్టాన్ని అంచనా వేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నా, ఆర్థిక మోసాన్ని గుర్తించడానికి లేదా మెరుగ్గా నిర్మించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారా చిత్రం వర్గీకరణ నమూనాలు, మరింత ఖచ్చితమైన, దృఢమైన నమూనాలను రూపొందించడానికి డేటా ఆగ్మెంటేషన్ ఒక క్లిష్టమైన మార్గం.
ఉన్నతమైన శిక్షణా విధానం ద్వారా, సాధారణ ప్రీప్రాసెసింగ్ మరియు డేటా బలోపేత అత్యాధునిక నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడంలో బృందాలకు కూడా సహాయపడుతుంది.
శిక్షణ డేటాను సిద్ధం చేయడానికి వెచ్చించే సమయాన్ని తగ్గించడానికి మరియు మరింత ఖచ్చితమైన మరియు మరింత వేగంగా ఉండే మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి వ్యాపారాలు డేటా బలోపేతాన్ని ఉపయోగించుకోవచ్చు..
డేటాసెట్లో సంబంధిత డేటా పరిమాణాన్ని విస్తరించడం ద్వారా, ఇప్పటికే చాలా డేటాను కలిగి ఉన్న మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు కూడా డేటా ఆగ్మెంటేషన్ ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది.
సమాధానం ఇవ్వూ