सिंहावलोकन
डेटा संवर्द्धन कृत्रिम रूप से मौजूदा उदाहरणों की संशोधित प्रतियां बनाकर एक प्रशिक्षण सेट का विस्तार करता है - जैसे छवियों को फ़्लिप करना या क्रॉप करना। यह मायने रखता है क्योंकि अधिक विविध डेटा ओवरफिटिंग को कम करता है और मॉडलों को उन इनपुटों को सामान्य बनाने में मदद करता है जिन्हें उन्होंने नहीं देखा है।
डेटा ऑग्मेंटेशन कोर एआई टूलकिट में बैठता है। जब आप इसे समझ जाते हैं, तो अन्य एआई विषयों का मूल्यांकन और तुलना करना आसान हो जाता है।
गहरा गोता
डेटा संवर्द्धन आपके पास पहले से मौजूद डेटा में लेबल-संरक्षित परिवर्तनों को लागू करके नए प्रशिक्षण उदाहरण उत्पन्न करता है। छवियों के लिए, इसका मतलब है घुमाव, फ़्लिप, क्रॉप, रंग परिवर्तन, धुंधलापन और शोर जोड़ना - परिवर्तन जो पिक्सेल को बदलते हैं लेकिन सही उत्तर नहीं देते हैं (एक फ़्लिप बिल्ली अभी भी एक बिल्ली है)। पाठ के लिए, तकनीकों में पर्यायवाची प्रतिस्थापन, बैक-ट्रांसलेशन (किसी अन्य भाषा में अनुवाद और पीछे), और यादृच्छिक शब्द हटाना या स्वैपिंग शामिल है। ऑडियो के लिए, आप पृष्ठभूमि शोर, शिफ्ट पिच, या टाइम-स्ट्रेच क्लिप जोड़ सकते हैं। लक्ष्य मॉडल को उन अपरिवर्तनीयताओं को सिखाना है जो मायने रखती हैं - कि किसी वस्तु की पहचान उसकी स्थिति, प्रकाश व्यवस्था या वाक्यांश पर निर्भर नहीं करती है। यह मॉडल को अधिक मजबूत बनाता है और विशेष रूप से तब मूल्यवान होता है जब लेबल किया गया डेटा दुर्लभ होता है, क्योंकि प्रत्येक वास्तविक उदाहरण प्रभावी रूप से कई हो जाता है। आधुनिक पाइपलाइनें अक्सर प्रत्येक प्रशिक्षण युग के दौरान तुरंत संवर्द्धन को यादृच्छिक बनाती हैं।
तकनीकी अंतर्दृष्टि
ऑग्मेंटेशन काम करता है क्योंकि यह अपरिवर्तन के बारे में पूर्व ज्ञान को सीधे प्रशिक्षण में शामिल करता है: मॉडल को एक उदाहरण के कई रूपांतरित संस्करण दिखाकर, आप इसे उन विशेषताओं को सीखने के लिए प्रोत्साहित करते हैं जो अप्रासंगिक भिन्नता को अनदेखा करते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, परिवर्तनों को लेबल को संरक्षित करना चाहिए - '6' को '9' में बदलना गलत चीज़ सिखाएगा। उन्नत तरीके सरल संपादनों से आगे जाते हैं: मिक्सअप दो छवियों और उनके लेबल, कटआउट मास्क क्षेत्रों को मिश्रित करता है, और किसी दिए गए डेटासेट के लिए सर्वोत्तम परिवर्तन संयोजनों के लिए ऑटोऑगमेंट खोज जैसी सीखी गई नीतियां।
डेटा संवर्द्धन में महारत हासिल करना
डेटा संवर्द्धन कृत्रिम रूप से मौजूदा उदाहरणों की संशोधित प्रतियां बनाकर एक प्रशिक्षण सेट का विस्तार करता है - जैसे छवियों को फ़्लिप करना या क्रॉप करना। यह मायने रखता है क्योंकि अधिक विविध डेटा ओवरफिटिंग को कम करता है और मॉडलों को उन इनपुटों को सामान्य बनाने में मदद करता है जिन्हें उन्होंने नहीं देखा है। डेटा ऑग्मेंटेशन कोर एआई टूलकिट में बैठता है। जब आप इसे समझ जाते हैं, तो अन्य एआई विषयों का मूल्यांकन और तुलना करना आसान हो जाता है। गहरी समझ बनाने के लिए, डेटा ऑग्मेंटेशन को एक ऑपरेटिंग मॉडल के रूप में मानें, न कि किसी एक विशेषता के रूप में: वांछित परिणामों को परिभाषित करें, मान्यताओं को स्पष्ट करें, और जो सिस्टम विश्वसनीय रूप से कर सकता है उसे अलग करें जिसके लिए अभी भी विशेषज्ञ निर्णय की आवश्यकता है।
व्यवहार में, डेटा ऑग्मेंटेशन का उपयोग करने वाली मजबूत टीमें पहले मजबूत वैचारिक मॉडल बनाती हैं, फिर उन मॉडलों को वास्तविक उत्पादन बाधाओं के अनुसार मैप करती हैं। वे स्पष्ट सफलता मानदंडों का दस्तावेजीकरण करते हैं, यथार्थवादी डेटा और वर्कफ़्लो के विरुद्ध परीक्षण करते हैं, और एक बार की बेंचमार्क जीत के बजाय देखे गए विफलता पैटर्न के आधार पर पुनरावृत्ति करते हैं। यहीं पर सैद्धांतिक समझ उत्पाद, नीति और संचालन में टिकाऊ क्षमता में बदल जाती है।
यह आपको स्पष्ट तकनीकी दावों को मार्केटिंग भाषा से अलग करने में मदद करता है। एक ही समय में, अलग-अलग टीमें एक ही शब्द का अलग-अलग उपयोग कर सकती हैं, इसलिए दायरे को जल्दी परिभाषित करें। सबसे लचीला दृष्टिकोण प्रयोग की गति को शासन अनुशासन के साथ जोड़ना है: पायलट चलाना, साक्ष्य प्राप्त करना, निर्णय लॉग प्रकाशित करना, और मॉडल व्यवहार, उपयोगकर्ता अपेक्षाओं और नियामक आवश्यकताओं के विकसित होने पर सुरक्षा उपायों को लगातार अपडेट करना।
सामरिक प्रभाव
यह आपको स्पष्ट तकनीकी दावों को मार्केटिंग भाषा से अलग करने में मदद करता है।
यह आपको स्पष्ट तकनीकी दावों को मार्केटिंग भाषा से अलग करने में मदद करता है। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।
आप पैसा या समय खर्च करने से पहले बेहतर कार्यान्वयन संबंधी प्रश्न पूछ सकते हैं।
आप पैसा या समय खर्च करने से पहले बेहतर कार्यान्वयन संबंधी प्रश्न पूछ सकते हैं। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।
साझा समझ वाली टीमें बेहतर उत्पाद, नीति और सीखने के निर्णय लेती हैं।
साझा समझ वाली टीमें बेहतर उत्पाद, नीति और सीखने के निर्णय लेती हैं। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
एक इमेज क्लासिफायर बेतरतीब ढंग से घुमाए गए, क्रॉप किए गए और रंग-घिसे हुए फोटो पर ट्रेन करता है ताकि यह कोण या प्रकाश की परवाह किए बिना वस्तुओं को पहचान सके।
एक एनएलपी टीम वाक्यों को व्याख्यायित करने और एक छोटे से भावना-विश्लेषण डेटासेट का विस्तार करने के लिए बैक-ट्रांसलेशन (अंग्रेजी से जर्मन और पीछे) का उपयोग करती है।
एक भाषण मॉडल पृष्ठभूमि कैफे शोर जोड़ता है और रिकॉर्डिंग पर पिच बदलता है ताकि यह शोर वास्तविक दुनिया की स्थितियों में सटीक बना रहे।
एक मेडिकल एआई नए रोगियों के बिना दुर्लभ लेबल वाले उदाहरणों को गुणा करने के लिए एमआरआई स्कैन के सीमित सेट पर लोचदार विकृतियां और फ़्लिप लागू करता है।
कार्यान्वयन पैटर्न
व्यवहार में डेटा संवर्द्धन
एक इमेज क्लासिफायर बेतरतीब ढंग से घुमाए गए, क्रॉप किए गए और रंग-घिसे हुए फोटो पर ट्रेन करता है ताकि यह कोण या प्रकाश की परवाह किए बिना वस्तुओं को पहचान सके।
एक इमेज क्लासिफायर बेतरतीब ढंग से घुमाए गए, क्रॉप किए गए और रंग-बिरंगे फोटो पर ट्रेन करता है ताकि यह कोण या प्रकाश की परवाह किए बिना वस्तुओं को पहचान सके। टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
व्यवहार में डेटा संवर्द्धन
एक एनएलपी टीम वाक्यों को व्याख्यायित करने और एक छोटे से भावना-विश्लेषण डेटासेट का विस्तार करने के लिए बैक-ट्रांसलेशन (अंग्रेजी से जर्मन और पीछे) का उपयोग करती है।
एक एनएलपी टीम वाक्यों को व्याख्यायित करने और एक छोटे से भावना-विश्लेषण डेटासेट का विस्तार करने के लिए बैक-ट्रांसलेशन (अंग्रेजी से जर्मन और पीछे) का उपयोग करती है। टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
व्यवहार में डेटा संवर्द्धन
एक भाषण मॉडल पृष्ठभूमि कैफे शोर जोड़ता है और रिकॉर्डिंग पर पिच बदलता है ताकि यह शोर वास्तविक दुनिया की स्थितियों में सटीक बना रहे।
एक भाषण मॉडल पृष्ठभूमि कैफे के शोर को जोड़ता है और रिकॉर्डिंग पर पिच को बदलता है ताकि यह शोर वास्तविक दुनिया की स्थितियों में सटीक रहे टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
व्यवहार में डेटा संवर्द्धन
एक मेडिकल एआई नए रोगियों के बिना दुर्लभ लेबल वाले उदाहरणों को गुणा करने के लिए एमआरआई स्कैन के सीमित सेट पर लोचदार विकृतियां और फ़्लिप लागू करता है।
एक मेडिकल एआई नए रोगियों के बिना दुर्लभ लेबल वाले उदाहरणों को गुणा करने के लिए एमआरआई स्कैन के एक सीमित सेट पर लोचदार विरूपण और फ़्लिप लागू करता है। टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
जोखिम और रेलिंग
अलग-अलग टीमें एक ही शब्द का अलग-अलग इस्तेमाल कर सकती हैं, इसलिए दायरे को पहले ही परिभाषित कर लें।
बेंचमार्क मजबूत दिख सकते हैं जबकि वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन असमान है।
डेटा गुणवत्ता और मूल्यांकन योजनाओं की अनदेखी अक्सर नाजुक परिणाम पैदा करती है।
कार्यान्वयन रोडमैप
आपको जिस परिणाम की आवश्यकता है उसकी सरल भाषा में परिभाषा से शुरुआत करें।
आपको जिस परिणाम की आवश्यकता है उसकी सरल भाषा में परिभाषा से शुरुआत करें। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।
परीक्षण से पहले एक सफलता मीट्रिक और एक विफलता स्थिति चुनें।
परीक्षण से पहले एक सफलता मीट्रिक और एक विफलता स्थिति चुनें। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।
प्रतिनिधि डेटा के साथ एक छोटा पायलट चलाएँ, न कि एक परिष्कृत डेमो सेट।
प्रतिनिधि डेटा के साथ एक छोटा पायलट चलाएँ, न कि एक परिष्कृत डेमो सेट। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।
दस्तावेज़ जहां डेटा ऑग्मेंटेशन मदद करता है और जहां सरल तरीके बेहतर हैं।
दस्तावेज़ जहां डेटा ऑग्मेंटेशन मदद करता है और जहां सरल तरीके बेहतर हैं। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।