Mundarija[Yashirish][Show]
Mashinani o'rganish va chuqur o'rganish modellarining aksariyati yaxshi ishlashi uchun ma'lumotlar miqdori va xilma-xilligiga tayanadi. Trening davomida taqdim etilgan ma'lumotlarning hajmi va xilma-xilligi ushbu modellarni bashorat qilishning aniqligiga sezilarli ta'sir ko'rsatadi.
Murakkab vazifalarni samarali bajarishga o'rgatilgan chuqur o'rganish modellari ko'pincha yashirin neyronlarni o'z ichiga oladi. Yashirin neyronlar soniga qarab o'rgatiladigan parametrlar soni ortadi.
Kerakli ma'lumotlar miqdori modelni o'rganish mumkin bo'lgan parametrlar soniga mutanosibdir. Cheklangan ma'lumotlarning qiyinchiliklarini hal qilish usullaridan biri yangi ma'lumotlarni sintez qilish uchun joriy ma'lumotlarga turli xil o'zgarishlarni qo'llashdir.
Mavjud ma'lumotlardan yangi ma'lumotlarni sintez qilish texnikasi "Ma'lumotlarni ko'paytirish" deb nomlanadi. Ma'lumotlarni ko'paytirish ikkala talabni bajarish uchun ishlatilishi mumkin: ma'lumotlar hajmi va aniq ishlab chiqish uchun zarur bo'lgan o'quv ma'lumotlarining xilma-xilligi mashinani o'rganish yoki chuqur o'rganish modellari.
Ushbu postda biz ma'lumotlarni ko'paytirishni, uning turlarini, nima uchun muhimligini va yana ko'p narsalarni ko'rib chiqamiz.
Xo'sh, Data Augmentation nima?
Ma'lumotlarni ko'paytirish - bu mavjud ma'lumotlardan yangi va vakolatli ma'lumotlarni ishlab chiqish jarayoni. Buni mavjud ma'lumotlarning o'zgartirilgan versiyalarini qo'shish yoki yangi ma'lumotlarni sintez qilish orqali amalga oshirishingiz mumkin.
Ushbu usul bilan ishlab chiqarilgan ma'lumotlar to'plamlari sizning mashinangizni o'rganishingizni yaxshilaydi yoki chuqur o'rganish modellari haddan tashqari moslashish xavfini kamaytirish orqali. Bu qo'shimcha ma'lumotlar bilan ma'lumotlar to'plamini o'zgartirish yoki "ko'paytirish" jarayonidir.
Ushbu qo'shimcha ma'lumot rasmlardan matngacha bo'lishi mumkin va u mashinani o'rganish tizimlarining ishlashini oshiradi.
Faraz qilaylik, biz it zotlarini turkumlash uchun model yaratmoqchimiz va bizda puglardan tashqari barcha navlarning ko'p sonli fotosuratlari bor. Natijada, model puglarni tasniflashda qiyinchiliklarga duch keladi.
Biz kollektsiyaga qo'shimcha (haqiqiy yoki noto'g'ri) pug fotosuratlarini qo'shishimiz yoki hozirgi pug fotosuratlarimizni ikki baravar oshirishimiz mumkin (masalan, ularni sun'iy ravishda noyob qilish uchun ularni takrorlash va buzish orqali).
Hozirgi vaqtda ma'lumotlarni ko'paytirish qanday maqsadlarda xizmat qiladi?
Arizalar kompyuterni o'rganish ayniqsa, chuqur o‘rganish sohasida jadal rivojlanmoqda va diversifikatsiya qilinmoqda. Sun'iy intellekt sanoati duch keladigan qiyinchiliklarni ma'lumotlarni ko'paytirish usullari orqali engib o'tish mumkin.
Ma'lumotlarni ko'paytirish o'quv ma'lumotlar to'plamiga yangi va turli misollarni qo'shish orqali mashinani o'rganish modellarining ishlashi va natijalarini yaxshilashi mumkin.
Ma'lumotlar to'plami katta va etarli bo'lsa, mashinani o'rganish modeli yaxshiroq ishlaydi va aniqroq bo'ladi. Mashinani o'rganish modellari uchun ma'lumotlarni yig'ish va yorliqlash ko'p vaqt talab qiladigan va qimmat bo'lishi mumkin.
Kompaniyalar ma'lumotlar to'plamini o'zgartirish va ma'lumotlarni ko'paytirish strategiyalaridan foydalanish orqali o'zlarining operatsion xarajatlarini kamaytirishlari mumkin.
Ma'lumotlarni tozalash ma'lumotlar modelini ishlab chiqish bosqichlaridan biri bo'lib, yuqori aniqlikdagi modellar uchun zarurdir. Biroq, agar ma'lumotlarni tozalash taqdim etilishini pasaytirsa, model haqiqiy dunyodan to'g'ri kirishlarni taxmin qila olmaydi.
Mashinani o'rganish modellarini ma'lumotlarni ko'paytirish yondashuvlarini qo'llash orqali kuchaytirish mumkin, bu esa model haqiqiy dunyoda duch kelishi mumkin bo'lgan farqlarni keltirib chiqaradi.
Ma'lumotlarni ko'paytirish turlari
Haqiqiy ma'lumotlarni ko'paytirish
Ma'lumotlar to'plamiga haqiqiy, qo'shimcha ma'lumotlarni qo'shganda haqiqiy ma'lumotlarni ko'paytirish sodir bo'ladi. Bu qo'shimcha atributlarga ega bo'lgan matnli fayllardan (yorliqli rasmlar uchun) asl ob'ekt bilan taqqoslanadigan boshqa ob'ektlarning tasvirlari yoki hatto haqiqiy narsaning yozuvlarigacha bo'lishi mumkin.
Misol uchun, tasvir fayliga yana bir nechta xususiyatlarni qo'shish orqali mashinani o'rganish modeli elementni osonroq aniqlashi mumkin.
Har bir tasvir (masalan, uning nomi va tavsifi) haqidagi qoʻshimcha metamaʼlumotlar kiritilishi mumkin, shunda bizning AI modelimiz har bir tasvir oʻsha fotosuratlarda mashq qilishni boshlashdan oldin nimani anglatishini koʻproq bilishi mumkin.
Yangi fotosuratlarni "mushuk" yoki "it" kabi oldindan belgilangan toifalarimizdan biriga ajratish vaqti kelganda, model tasvirdagi narsalarni yaxshiroq aniqlay oladi va natijada umuman yaxshiroq ishlaydi.
Sintetik ma'lumotlar O'rnatish
Haqiqiy ma'lumotlarni qo'shishdan tashqari, siz ham o'z hissangizni qo'shishingiz mumkin sintetik ma'lumotlar yoki haqiqiy ko'rinadigan sun'iy ma'lumotlar.
Bu neyron uslubini uzatish kabi qiyin vazifalar uchun foydalidir, lekin siz GAN (Generative Adversarial Networks), CNN (Convolutional Neural Networks) yoki boshqa chuqur neyron tarmoq arxitekturasidan foydalansangiz ham, har qanday dizayn uchun ham yaxshi.
Misol uchun, agar biz ko'chaga chiqmasdan va bir nechta fotosuratlar olmasdan, puglarni to'g'ri tasniflashni istasak, itlar tasvirlari to'plamiga bir nechta yolg'on pug fotosuratlarini qo'shishimiz mumkin.
Ma'lumotlarni ko'paytirishning ushbu shakli, ayniqsa, ma'lumotlarni yig'ish qiyin, qimmat yoki ko'p vaqt talab qiladigan model aniqligini oshirish uchun samarali. Bunday vaziyatda biz ma'lumotlar to'plamini sun'iy ravishda kengaytirmoqdamiz.
Faraz qilaylik, bizning 1000 ta it zotli fotosuratlarimizdan iborat dastlabki guruhimizda atigi 5 ta pug tasviri mavjud. Haqiqiy itlarning qo'shimcha haqiqiy pug fotosuratlarini qo'shishdan ko'ra, keling, hozirgilaridan birini klonlash va uni biroz buzib ko'rsatish orqali soxtasini yarataylik, shunda u hali ham pugga o'xshaydi.
Ma'lumotlarni ko'paytirish usullari
Ma'lumotlarni ko'paytirish yondashuvlari mavjud ma'lumotlarga ozgina o'zgartirish kiritishni talab qiladi. Bu bayonotni takrorlash bilan bir xil. Biz ma'lumotlarni ko'paytirishni uchta toifaga bo'lishimiz mumkin:
matn
- So'zni almashtirish: Ma'lumotlarni ko'paytirishning ushbu yondashuvi joriy atamalarni sinonimlar bilan almashtirishni o'z ichiga oladi. Misol tariqasida, "Bu film ahmoq" "Bu film ahmoq" bo'lishi mumkin.
- Jumla/so'zlarni aralashtirish: Ushbu strategiya umumiy muvofiqlikni saqlagan holda iboralar yoki so'zlar ketma-ketligini almashtirishni o'z ichiga oladi.
- Sintaksis-daraxt manipulyatsiyasi: Siz bir xil atamalardan foydalangan holda mavjud jumlani grammatik jihatdan aniq bo'lishi uchun o'zgartirasiz.
- Tasodifiy o'chirish: Garchi bu strategiya yomon yozishni keltirib chiqarsa ham, u samarali. Natijada, "Men bu yozuvni tirnalganligi uchun sotib olmayman" qatori "Men buni sotib olmayman, chunki u tirnalgan" bo'ladi. Bu ibora unchalik aniq emas, lekin u ishonchli qo'shimcha bo'lib qolmoqda.
- Orqaga tarjima: Bu yondashuv ham samarali, ham yoqimli. O'z tilingizda yozilgan bayonotni oling, uni boshqa tilga tarjima qiling va keyin uni asl tilingizga qayta tarjima qiling.
tasvirlar
- Yadro filtrlari: Bu yondashuv tasvirni aniqlaydi yoki xiralashtiradi.
- Tasvir kombinatsiyasi: Garchi u g'alati tuyulishi mumkin bo'lsa-da, siz fotosuratlarni aralashtirishingiz mumkin.
- Tasodifiy oʻchirish: joriy rasmning kichik bir qismini oʻchiring.
- Geometrik o'zgarishlar: Bu yondashuv, boshqa narsalar qatori, rasmlarni o'zboshimchalik bilan aylantirish, aylantirish, kesish yoki tarjima qilishni o'z ichiga oladi.
- Rasmni varaqlash: Tasvirni gorizontaldan vertikalga aylantirishingiz mumkin.
- Rang maydonini o'zgartirish: RGB rang kanallarini o'zgartirishingiz yoki istalgan joriy rangni yaxshilashingiz mumkin.
- Re-scaling - bu vizual o'lchovni sozlash jarayoni. Kirish yoki kichraytirish imkoniyati mavjud. Masshtabni ichkariga qaratganingizda, tasvir dastlabki o'lchamdan kichikroq bo'ladi. Tasvirni tashqi tomonga oʻtkazsangiz, asl nusxadan kattaroq boʻladi.
audio
- Pitch: Bu yondashuv ovoz balandligini o'zgartirishni o'z ichiga oladi.
- Tezlikni o'zgartirish: Audio fayl yoki yozib olish tezligini o'zgartiring.
- Ko'proq shovqin: Siz audio faylga ko'proq shovqin qo'shishingiz mumkin.
Foydalanish qoidalari
Tibbiy tasvir hozirda ma'lumotlarni ko'paytirish uchun mashhur foydalanish holatidir. Tibbiy rasmlar to'plami kichik va qoidalar va maxfiylik muammolari tufayli ma'lumotlarni almashish qiyin.
Bundan tashqari, ma'lumotlar to'plamlari kam uchraydigan kasalliklarda ancha cheklangan. Tibbiy ko'rish kompaniyalari ma'lumotlar to'plamlarini diversifikatsiya qilish uchun ma'lumotlarni ko'paytirishdan foydalanadilar.
muammolari
Masshtablilik, xilma-xil ma'lumotlar to'plami va dolzarblik - bu ma'lumotlarni ko'paytirishning samarali usullarini ishlab chiqish uchun hal qilinishi kerak bo'lgan ba'zi muammolar.
Masshtablilik nuqtai nazaridan, kengaytirilgan ma'lumotlar ko'plab turli modellar foydalanishi uchun kengaytirilishi kerak. Buni kelajakdagi modellarda ishlatish uchun takrorlash mumkinligiga ishonch hosil qilishni xohlaysiz, chunki katta hajmdagi tegishli, qimmatli va takomillashtirilgan maʼlumotlarni yaratuvchi maʼlumotlarni koʻpaytirish tizimini oʻrnatish biroz vaqt talab qilishi mumkin.
Heterojenlik nuqtai nazaridan, turli xil ma'lumotlar to'plamlari kengaytirilgan ma'lumotlarni ishlab chiqishda e'tiborga olinishi kerak bo'lgan o'ziga xos xususiyatlarga ega. Tegishli kengaytirilgan ma'lumotlarni ishlab chiqish uchun har bir ma'lumotlar to'plamining xususiyatlaridan foydalanish kerak.
Boshqacha qilib aytganda, ma'lumotlarni ko'paytirish ma'lumotlar to'plamlari va foydalanish holatlari o'rtasida farq qiladi.
Nihoyat, ortib borayotgan ma'lumotlarning afzalliklari har qanday xavf-xatarlardan oshib ketishini ta'minlash uchun to'ldirilgan ma'lumotlar mashinani o'rganish modellari tomonidan qo'llanilishidan oldin tegishli ko'rsatkichlar yordamida baholanishi kerak.
Masalan, rasmga asoslangan kengaytirilgan ma'lumotlarda sezilarli fon shovqini yoki bog'liq bo'lmagan elementlarning mavjudligi modelning ishlashiga salbiy ta'sir ko'rsatishi mumkin.
Xulosa
Oxir oqibat, siz yo'qotishlarni bashorat qilishga, moliyaviy firibgarlikni aniqlashga yoki yaxshiroq qurishga harakat qilyapsizmi tasvir tasnifi modellar, ma'lumotlarni ko'paytirish aniqroq va mustahkam modellarni yaratishning muhim usuli hisoblanadi.
Yuqori darajadagi o'qitish protsedurasi orqali oddiy oldindan ishlov berish va ma'lumotlarni ko'paytirish hatto jamoalarga zamonaviy modellarni ishlab chiqishda yordam berishi mumkin.
Ta'lim ma'lumotlarini tayyorlashga sarflanadigan vaqtni qisqartirish va aniqroq va tezroq mashinani o'rganish modellarini yaratish uchun korxonalar ma'lumotlarni ko'paytirishdan foydalanishlari mumkin..
Ma'lumotlar to'plamidagi tegishli ma'lumotlar miqdorini kengaytirish orqali ma'lumotlarni ko'paytirish allaqachon juda ko'p ma'lumotlarga ega bo'lgan mashinani o'rganish modellariga ham foyda keltirishi mumkin.
Leave a Reply