Çoğu makine öğrenimi ve derin öğrenme modeli, iyi çalışması için büyük ölçüde veri miktarına ve çeşitliliğine güvenir. Eğitim sırasında sağlanan verilerin hacmi ve çeşitliliği, bu modellerin tahmin doğruluğu üzerinde önemli bir etkiye sahiptir.
Karmaşık görevler üzerinde etkili bir şekilde gerçekleştirilmesi öğretilen derin öğrenme modelleri sıklıkla gizli nöronları içerir. Gizli nöron sayısına göre eğitilebilir parametre sayısı artar.
Gerekli veri miktarı, modelin öğrenilebilir parametrelerinin sayısı ile orantılıdır. Sınırlı verilerin zorluğuyla başa çıkmanın bir yöntemi, yeni verileri sentezlemek için mevcut verilere çeşitli dönüşümler uygulamaktır.
Mevcut verilerden yeni verileri sentezleme tekniğine 'Veri Artırma' denir. Veri büyütme, her iki gereksinimi de karşılamak için kullanılabilir: veri hacmi ve doğru geliştirme için gereken eğitim verilerinin çeşitliliği. makine öğrenimi veya derin öğrenme modelleri.
Bu yazıda, veri büyütmeye, türlerine, neden gerekli olduğuna ve çok daha fazlasına yakından bakacağız.
Peki, Veri Büyütme nedir?
Veri Büyütme, mevcut verilerden yeni ve temsili veriler geliştirme sürecidir. Bunu, mevcut verilerin değiştirilmiş sürümlerini dahil ederek veya yeni verileri sentezleyerek gerçekleştirebilirsiniz.
Bu yöntemle üretilen veri kümeleri, makine öğreniminizi geliştirecek veya derin öğrenme modelleri fazla takma riskini en aza indirerek. Bir veri kümesini ek bilgilerle değiştirme veya "artırma" işlemidir.
Bu ek girdi, görüntülerden metne kadar değişebilir ve makine öğrenimi sistemlerinin performansını artırır.
Köpek ırklarını kategorize etmek için bir model oluşturmak istediğimizi ve puglar hariç tüm çeşitlerin çok sayıda fotoğrafımız olduğunu varsayalım. Sonuç olarak, model pugları kategorize etmekte güçlük çekecektir.
Koleksiyona ek (gerçek veya yanlış) boksör fotoğrafları ekleyebilir veya mevcut boksör fotoğraflarımızı ikiye katlayabiliriz (örneğin, onları yapay olarak benzersiz kılmak için çoğaltarak ve çarpıtarak).
Veri büyütme günümüzde ne işe yarar?
Başvurular makine öğrenme özellikle derin öğrenme alanında hızla gelişmekte ve çeşitlenmektedir. Yapay zeka endüstrisinin karşılaştığı zorluklar, veri artırma teknikleri ile aşılabilir.
Veri büyütme, eğitim veri kümelerine yeni ve çeşitli örnekler ekleyerek makine öğrenimi modellerinin performansını ve sonuçlarını iyileştirebilir.
Veri kümesi büyük ve yeterli olduğunda, bir makine öğrenimi modeli daha iyi performans gösterir ve daha doğrudur. Makine öğrenimi modelleri için veri toplama ve etiketleme, zaman alıcı ve pahalı olabilir.
Şirketler, veri kümelerini değiştirerek ve veri artırma stratejilerini kullanarak operasyonel maliyetlerini azaltabilir.
Verilerin temizlenmesi, bir veri modelinin geliştirilmesindeki aşamalardan biridir ve yüksek doğruluklu modeller için esastır. Bununla birlikte, veri temizleme temsil edilebilirliği azaltırsa, model gerçek dünyadan uygun girdileri tahmin edemez.
Makine öğrenimi modelleri, modelin gerçek dünyada karşılaşabileceği varyansları üreten veri artırma yaklaşımları kullanılarak güçlendirilebilir.
Veri Büyütme Türleri
Gerçek veri artırma
Gerçek veri büyütme, bir veri kümesine orijinal, tamamlayıcı veriler eklediğinizde gerçekleşir. Bu, ek niteliklere sahip metin dosyalarından (etiketli resimler için) orijinal nesneyle karşılaştırılabilir diğer nesnelerin görüntülerine ve hatta gerçek şeyin kayıtlarına kadar değişebilir.
Örneğin, bir görüntü dosyasına birkaç özellik daha ekleyerek, makine öğrenimi modeli öğeyi daha kolay algılayabilir.
AI modelimizin, bu fotoğraflar üzerinde eğitime başlamadan önce her bir görüntünün neyi temsil ettiği hakkında daha fazla bilgi sahibi olması için, her bir görüntü hakkında daha fazla meta veri (örneğin, adı ve açıklaması) dahil edilebilir.
Sıra yeni fotoğrafları "kedi" veya "köpek" gibi önceden belirlenmiş kategorilerimizden birinde sınıflandırmaya geldiğinde, model bir görüntüde bulunan öğeleri daha iyi algılayabilir ve sonuç olarak genel olarak daha iyi performans gösterebilir.
Sentetik Veriler artırma
Daha fazla gerçek veri eklemenin yanı sıra katkıda bulunabilirsiniz. sentetik veri veya gerçek gibi görünen yapay veriler.
Bu, sinirsel stil aktarımı gibi zor görevler için faydalıdır, ancak GAN'lar (Generative Adversarial Networks), CNN'ler (Convolutional Neural Networks) veya diğer derin sinir ağı mimarileri kullanıyor olsanız da, herhangi bir tasarım için de iyidir.
Örneğin, dışarı çıkıp birkaç fotoğraf çekmek zorunda kalmadan boksörleri düzgün bir şekilde kategorize etmek istiyorsak, köpek resimleri koleksiyonuna bazı sahte boksör fotoğrafları ekleyebiliriz.
Bu veri artırma biçimi, özellikle veri toplamanın zor, pahalı veya zaman alıcı olduğu durumlarda model doğruluğunu artırmak için etkilidir. Bu durumda, veri setini yapay olarak genişletiyoruz.
İlk 1000 köpek cinsi fotoğraf grubumuzun yalnızca 5 boksör resmi içerdiğini varsayalım. Gerçek köpeklerden ek gerçek boksör fotoğrafları eklemek yerine, mevcut olanlardan birini klonlayarak ve onu hala bir boksör gibi görünecek şekilde biraz bozarak sahte bir tane oluşturalım.
Veri Büyütme Teknikleri
Veri büyütme yaklaşımları, mevcut verilerde küçük değişiklikler yapmayı gerektirir. Bir ifadeyi yeniden ifade etmekle aynı şey. Veri büyütmeyi üç kategoriye ayırabiliriz:
Metin
- Kelime Değiştirme: Bu veri artırma yaklaşımı, mevcut terimlerin eş anlamlılarla değiştirilmesini içerir. Örnek olarak, "Bu film aptalca", "Bu film aptalca" haline gelebilir.
- Cümle/Kelime Karıştırma: Bu strateji, genel tutarlılığı korurken ifadelerin veya kelimelerin sırasını değiştirmeyi içerir.
- Sözdizimi Ağacı Manipülasyonu: Aynı terimleri kullanırken mevcut bir cümleyi dilbilgisi açısından doğru olacak şekilde değiştirirsiniz.
- Rastgele Silme: Bu strateji çirkin yazılar üretse de etkilidir. Sonuç olarak “Bu plağı çizik olduğu için almayacağım” satırı “Çizik olduğu için almayacağım” olur. İfade daha az açıktır, ancak makul bir ekleme olmaya devam etmektedir.
- Geri Çeviri: Bu yaklaşım hem etkili hem de keyifli. Kendi dilinizde yazılmış bir ifadeyi alın, başka bir dile çevirin ve ardından orijinal dilinize yeniden çevirin.
Fotoğraflar
- Çekirdek Filtreleri: Bu yaklaşım bir resmi netleştirir veya bulanıklaştırır.
- Görüntü Kombinasyonu: Tuhaf görünse de fotoğrafları karıştırabilirsiniz.
- Rastgele Silme: Geçerli resmin küçük bir bölümünü silin.
- Geometrik Dönüşümler: Bu yaklaşım, diğer şeylerin yanı sıra, resimleri keyfi olarak çevirmeyi, döndürmeyi, kırpmayı veya çevirmeyi içerir.
- Bir resmi çevirme: Bir resmi yataydan dikey yöne çevirebilirsiniz.
- Renk Alanı Dönüşümü: RGB renk kanallarını değiştirebilir veya mevcut herhangi bir rengi geliştirebilirsiniz.
- Yeniden Ölçeklendirme, görsel ölçeği ayarlama işlemidir. Ölçeklendirme veya küçültme seçeneğiniz vardır. İçe doğru ölçeklendirdiğinizde, görüntü ilk boyutundan daha küçük olur. Dışa doğru ölçeklerseniz, resim orijinalinden daha büyük olacaktır.
ses
- Pitch: Bu yaklaşım, ses perdesini değiştirmeyi içerir.
- Hızı değiştir: Ses dosyasının veya kaydın hızını değiştirin.
- Daha Fazla Gürültü: Ses dosyasına daha fazla gürültü ekleyebilirsiniz.
Kullanım çantası
Tıbbi görüntüleme, şu anda veri artırma için öne çıkan bir kullanım durumudur. Tıbbi resim koleksiyonları küçüktür ve kurallar ve gizlilik endişeleri nedeniyle veri paylaşımı zordur.
Ayrıca, nadir görülen bozukluklar durumunda veri setleri çok daha kısıtlıdır. Tıbbi görüntüleme şirketleri, veri kümelerini çeşitlendirmek için veri artırmayı kullanır.
Zorluklar
Ölçeklenebilirlik, çeşitli veri kümeleri ve uygunluk, verimli veri artırma teknikleri geliştirmek için çözülmesi gereken sorunlardan bazılarıdır.
Ölçeklenebilirlik açısından, birçok farklı modelin kullanabilmesi için artırılmış verilerin ölçeklenebilir olması gerekir. Büyük miktarda ilgili, değerli, gelişmiş veri üreten bir veri büyütme sistemi kurmak biraz zaman alabileceğinden, bunun gelecekteki modellerde kullanılmak üzere çoğaltılabileceğinden emin olmak isteyeceksiniz.
Heterojenlik açısından, çeşitli veri kümeleri, artırılmış veriler geliştirilirken dikkate alınması gereken farklı özelliklere sahiptir. Uygun geliştirilmiş verileri geliştirmek için, her bir veri kümesinin özelliklerinden yararlanılmalıdır.
Başka bir deyişle, veri büyütme, veri kümeleri ve kullanım durumları arasında farklılık gösterecektir.
Son olarak, artan verilerin avantajlarının herhangi bir tehlikeyi aşmasını garanti etmek için, artırılmış veriler, makine öğrenimi modelleri tarafından kullanılmadan önce uygun metrikler kullanılarak değerlendirilmelidir.
Örneğin, görüntü tabanlı artırılmış verilerde önemli arka plan gürültüsü veya ilgisiz öğelerin varlığı, modelin performansı üzerinde zararlı bir etkiye sahip olabilir.
Sonuç
Sonuç olarak, zararı tahmin etmeye, mali dolandırıcılığı belirlemeye veya daha iyisini inşa etmeye çalışıyor olsanız da, görüntü sınıflandırması Modeller için veri büyütme, daha doğru ve sağlam modeller oluşturmanın kritik bir yoludur.
Üstün bir eğitim prosedürü sayesinde, basit ön işleme ve veri artırma, ekiplere en yeni modelleri geliştirmede bile yardımcı olabilir.
İşletmeler, eğitim verilerini hazırlamak için harcanan süreyi azaltmak ve daha doğru ve daha hızlı makine öğrenimi modelleri oluşturmak için veri büyütmeyi kullanabilir..
Veri kümesindeki ilgili veri miktarını genişleterek, veri büyütme, halihazırda çok fazla veriye sahip olan makine öğrenimi modellerine de fayda sağlayabilir.
Yorum bırak