Genel Bakış
Veri artırma, görüntüleri çevirmek veya kırpmak gibi mevcut örneklerin değiştirilmiş kopyalarını oluşturarak bir eğitim setini yapay olarak genişletir. Bu önemlidir çünkü daha çeşitli veriler aşırı uyumu azaltır ve modellerin görmedikleri girdilere genellenmesine yardımcı olur.
Veri Artırma, temel yapay zeka araç setinde yer alır. Bunu anladığınızda diğer yapay zeka konularının değerlendirilmesi ve karşılaştırılması daha kolay hale gelir.
Derin Dalış
Veri artırma, halihazırda sahip olduğunuz verilere etiketi koruyan dönüşümler uygulayarak yeni eğitim örnekleri oluşturur. Görüntüler için bu, döndürmeler, çevirmeler, kırpmalar, renk kaymaları, bulanıklaştırma ve gürültü ekleme anlamına gelir; pikselleri değiştiren ancak doğru yanıt olmayan değişiklikler (ters çevrilmiş bir kedi hala bir kedidir). Metin için kullanılan teknikler arasında eşanlamlı değiştirme, geri çeviri (başka bir dile ve geri çeviri) ve rastgele sözcük silme veya değiştirme yer alır. Ses için arka plan gürültüsü, ses perdesi değişimi veya zaman uzatmalı klipler ekleyebilirsiniz. Amaç, modele önemli olan değişmezlikleri, yani bir nesnenin kimliğinin konumuna, ışığına veya ifadesine bağlı olmadığını öğretmektir. Bu, modelleri daha sağlam hale getirir ve etiketli verilerin az olduğu durumlarda özellikle değerlidir, çünkü her gerçek örnek fiilen çok sayıda olur. Modern işlem hatları genellikle her eğitim döneminde büyütmeleri anında rastgele hale getirir.
Teknik Bilgi
Arttırma işe yarar çünkü değişmezlikler hakkındaki ön bilgiyi doğrudan eğitime aktarır: modele bir örneğin birçok dönüştürülmüş versiyonunu göstererek, onu alakasız varyasyonları göz ardı eden özellikleri öğrenmeye teşvik edersiniz. En önemlisi, dönüşümler etiketi korumalıdır; '6'yı '9'a çevirmek yanlış şeyi öğretecektir. Gelişmiş yöntemler basit düzenlemelerin ötesine geçer: Mixup, iki görüntüyü ve etiketlerini harmanlar, Cutout maskeleri bölgeleri ve AutoAugment gibi öğrenilmiş politikalar, belirli bir veri kümesi için en iyi dönüşüm kombinasyonlarını arar.
Veri Arttırmada Uzmanlaşmak
Veri artırma, görüntüleri çevirmek veya kırpmak gibi mevcut örneklerin değiştirilmiş kopyalarını oluşturarak bir eğitim setini yapay olarak genişletir. Bu önemlidir çünkü daha çeşitli veriler aşırı uyumu azaltır ve modellerin görmedikleri girdilere genellenmesine yardımcı olur. Veri Artırma, temel yapay zeka araç setinde yer alır. Bunu anladığınızda diğer yapay zeka konularının değerlendirilmesi ve karşılaştırılması daha kolay hale gelir. Derin bir anlayış oluşturmak için Veri Arttırma'yı tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın: arzu edilen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.
Uygulamada, Veri Artırma kullanan güçlü ekipler önce güçlü kavramsal modeller oluşturur, ardından bu modelleri gerçek üretim kısıtlamalarıyla eşleştirir. Açık başarı kriterlerini belgeliyorlar, gerçekçi verilere ve iş akışlarına göre test ediyorlar ve tek seferlik kıyaslama kazanımları yerine gözlemlenen başarısızlık modellerine dayalı olarak yineleniyorlar. Burası teorik anlayışın ürün, politika ve operasyonlar genelinde dayanıklı yeteneğe dönüştüğü yerdir.
Açık teknik iddiaları pazarlama dilinden ayırmanıza yardımcı olur. Aynı zamanda, Farklı ekipler aynı terimi farklı şekilde kullanabilir; bu nedenle kapsamı erken tanımlayın. En dayanıklı yaklaşım, deneme hızını yönetişim disiplini ile birleştirmektir: pilot uygulamaları çalıştırın, kanıtları toplayın, karar günlüklerini yayınlayın ve model davranışı, kullanıcı beklentileri ve düzenleyici gereksinimler geliştikçe koruma önlemlerini sürekli olarak güncelleyin.
Stratejik Etki
Açık teknik iddiaları pazarlama dilinden ayırmanıza yardımcı olur.
Açık teknik iddiaları pazarlama dilinden ayırmanıza yardımcı olur. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Para veya zaman harcamadan önce daha iyi uygulama soruları sorabilirsiniz.
Para veya zaman harcamadan önce daha iyi uygulama soruları sorabilirsiniz. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Ortak anlayışa sahip ekipler daha iyi ürün, politika ve öğrenme kararları verir.
Ortak anlayışa sahip ekipler daha iyi ürün, politika ve öğrenme kararları verir. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Bir görüntü sınıflandırıcı, rastgele döndürülen, kırpılan ve renkleri titreşen fotoğraflar üzerinde eğitim alarak, açı veya ışıktan bağımsız olarak nesneleri tanır.
Bir NLP ekibi, cümleleri başka sözcüklerle ifade etmek ve küçük bir duygu analizi veri kümesini genişletmek için geri çeviriyi (İngilizce'den Almanca'ya ve geriye) kullanıyor.
Bir konuşma modeli, arka plandaki kafe gürültüsünü ekler ve gürültülü gerçek dünya koşullarında doğru kalmasını sağlamak için kayıtların perdesini değiştirir.
Tıbbi bir yapay zeka, yeni hastalar olmadan kıt etiketli örnekleri çoğaltmak için elastik deformasyonlar uygular ve sınırlı sayıdaki MRI taramalarına geçiş yapar.
Uygulama Modelleri
Uygulamada Veri Artırma
Bir görüntü sınıflandırıcı, rastgele döndürülen, kırpılan ve renkleri titreşen fotoğraflar üzerinde eğitim alarak, açı veya ışıktan bağımsız olarak nesneleri tanır.
Bir görüntü sınıflandırıcı, rastgele döndürülen, kırpılan ve renkleri titreşen fotoğraflar üzerinde eğitim vererek, açı veya ışıktan bağımsız olarak nesneleri tanır. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve hem üretkenlik kazanımlarını hem de zaman içindeki hata maliyetlerini izlediklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Veri Artırma
Bir NLP ekibi, cümleleri başka sözcüklerle ifade etmek ve küçük bir duygu analizi veri kümesini genişletmek için geri çeviriyi (İngilizce'den Almanca'ya ve geriye) kullanıyor.
Bir NLP ekibi, cümleleri başka kelimelerle ifade etmek ve küçük bir duygu analizi veri kümesini genişletmek için geri çeviriyi (İngilizce'den Almanca'ya ve geriye) kullanır. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Veri Artırma
Bir konuşma modeli, arka plandaki kafe gürültüsünü ekler ve gürültülü gerçek dünya koşullarında doğru kalmasını sağlamak için kayıtların perdesini değiştirir.
Bir konuşma modeli, arka plandaki kafe gürültüsünü ekler ve kayıtların perdesini değiştirerek gürültülü gerçek dünya koşullarında doğru kalmasını sağlar. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve hem üretkenlik kazanımlarını hem de zaman içindeki hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Veri Artırma
Tıbbi bir yapay zeka, yeni hastalar olmadan kıt etiketli örnekleri çoğaltmak için elastik deformasyonlar uygular ve sınırlı sayıdaki MRI taramalarına geçiş yapar.
Tıbbi bir yapay zeka, sınırlı sayıdaki etiketli örnekleri yeni hastalar olmadan çoğaltmak için elastik deformasyonlar uygular ve sınırlı sayıdaki MRI taramalarına döner. Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Riskler ve Korkuluklar
Farklı ekipler aynı terimi farklı şekilde kullanabilir; bu nedenle kapsamı erken tanımlayın.
Gerçek dünya performansı dengesizken karşılaştırmalar güçlü görünebilir.
Veri kalitesini ve değerlendirme planlarını göz ardı etmek çoğu zaman hassas sonuçlar doğurur.
Uygulama Yol Haritası
İhtiyacınız olan sonucun sade bir dille tanımlanmasıyla başlayın.
İhtiyacınız olan sonucun sade bir dille tanımlanmasıyla başlayın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Test etmeden önce bir başarı ölçüsü ve bir başarısızlık koşulu seçin.
Test etmeden önce bir başarı ölçüsü ve bir başarısızlık koşulu seçin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Gösterişli bir demo seti yerine, temsili verilerle küçük bir pilot çalışma yürütün.
Gösterişli bir demo seti yerine, temsili verilerle küçük bir pilot çalışma yürütün. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Veri Artırmanın nerede yardımcı olduğunu ve daha basit yöntemlerin nerede daha iyi olduğunu belgeleyin.
Veri Artırmanın nerede yardımcı olduğunu ve daha basit yöntemlerin nerede daha iyi olduğunu belgeleyin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.