Увеличение данных для улучшения вашей модели машинного обучения
Машинное обучение в наши дни чрезвычайно популярно, и все больше инновационных отраслей обращаются к этой области. Однако машинное обучение работает ровно настолько, насколько качество используемых им данных. Следовательно, очень важно обеспечить как можно больше улучшений данных.
Потребность в новых улучшениях данных — вот где возникает необходимость увеличения данных. Мы собираемся изучить концепцию увеличения данных, в том числе, что это такое, принятые методы и то, как вы можете использовать их для улучшения своей модели машинного обучения.
Но прежде чем мы углубимся, давайте рассмотрим некоторые основы.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это подразделение искусственного интеллекта. В нем особое внимание уделяется статистическим методам разработки интеллектуальных компьютерных систем для обучения на основе доступных баз данных. Машинное обучение предполагает, что системы анализируют данные, ищут закономерности и соответствующим образом корректируют свои действия, тем самым «обучаясь» на опыте. Например, программные приложения используют машинное обучение для повышения точности прогнозирования результатов без программирования.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
Машинное обучение необходимо для распознавания голоса, распознавания изображений, а также в медицинском и финансовом секторах. Кроме того, машинное обучение используют такие компании, как Facebook, Yelp, Google, Twitter и Salesforce.
Машинное обучение имеет несколько подмножеств, включая глубокое обучение, которое имитирует человеческий мозг. Глубокое обучение использует такие инструменты и библиотеки, как Tensorflow, Keras и GANS.
Что такое увеличение данных?
Иногда в машинном обучении возникают ситуации, называемые «переоснащением». Переобучение определяется как ситуация, когда данные статистической модели на основе машинного обучения точно соответствуют данным обучения. Следовательно, алгоритм не может точно работать с новыми, невидимыми данными, и в этом весь смысл.
Эксперты по машинному обучению обращаются к увеличению данных, чтобы решить проблему переобучения.
Увеличение данных — это процесс, используемый для увеличения количества новых данных, даже если новых данных нет под рукой! Увеличение данных создает новые и репрезентативные данные путем добавления слегка измененных копий существующих данных или использования вновь созданных синтетических данных из существующих данных.
Кстати, синтетические данные — это искусственно созданная информация, в отличие от данных, порожденных реальными событиями. Его можно создать для удовлетворения конкретных условий или потребностей, которых иначе не было бы в существующих данных. Таким образом, синтетические данные считаются формой увеличения данных.
Ученые, работающие с данными, используют увеличение данных, чтобы предотвратить переобучение, как упомянуто выше, расширить исходный набор данных, который слишком мал для целей обучения, или даже получить немного дополнительную производительность от своей модели глубокого обучения.
Когда мы имеем дело с машинным обучением и глубоким обучением, чем больше набор данных, тем лучше. Увеличение данных помогает этому процессу, расширяя уже существующие данные.
Теперь давайте проверим некоторые общепринятые методы увеличения данных.
Методы увеличения данных
Методы увеличения данных включают внесение небольших изменений в существующие данные. Это как перефразировать предложение. Мы можем разбить увеличение данных на:
Увеличение изображения на сегодняшний день является самым популярным методом увеличения. Возможно, это потому, что существует множество возможных вариантов, и многие из них легко реализовать. Эти методы включают в себя:
- Фильтры ядра: этот метод включает в себя повышение резкости или размытие изображения.
- Произвольное стирание: удаление небольшой части текущего изображения.
- Переворот: вы можете перевернуть изображение из горизонтального в вертикальное положение.
- Преобразование цветового пространства: вы можете усилить любой существующий цвет или изменить цветовые каналы RGB.
- Изменение масштаба. Этот метод предполагает изменение масштаба изображения. Вы можете масштабировать внутрь или наружу. Если вы масштабируете внутрь, оно будет меньше исходного размера изображения. Если масштабировать наружу, изображение будет больше оригинала.
- Геометрические преобразования. Этот метод включает, среди прочего, случайное переворачивание, вращение, обрезку или перевод изображений.
- Смешивание изображений. Хотя это может показаться странным, вы можете комбинировать изображения.
Улучшение звука не так просто, как увеличение изображения, но оно дает прекрасную возможность внести разнообразие в ваши усилия по расширению. В конечном счете, важно то, что вы слегка меняете данные.
- Скорость: Вы можете изменить скорость звукового файла или ленты.
- Больше звуков: вы можете добавить дополнительный шум в аудиофайл.
- Высота звука: этот метод означает, что вы меняете высоту звука.
Текст
Этот метод так же прост, как увеличение изображения, а может быть, и более прост!
- Перетасовка предложений/слов. С помощью этой техники вы меняете предложения или порядок слов, сохраняя при этом общую связность.
- Замена слов. Этот метод увеличения данных включает замену существующих слов синонимами. Так, например, «Этот фильм глупый» может стать «Этот фильм идиотский».
- Манипуляции с синтаксическим деревом: вы перефразируете существующее предложение, чтобы оно было грамматически правильным, используя те же слова.
- Обратный перевод: Этот метод очень эффективен и довольно интересен. Возьмите предложение, написанное на вашем языке, пропустите его через переводчик на другой язык, а затем снова переведите его на исходный язык. Например, возьмем предложение «Мне не нравится, как это пахнет». Если перевести это на испанский, получится «no me gusta como huele esto». Но если вы переведете это обратно на английский, вы получите: «Мне не нравится, как это пахнет». И вот оно: мгновенное увеличение текста!
- Случайное удаление. Хотя этот метод приводит к неуклюжему тексту, он работает. Итак, предложение «Я не куплю эту пластинку, она поцарапанная» превращается в «Я не куплю эту, она поцарапанная». Это предложение теряет смысл, но оно по-прежнему является жизнеспособным дополнением.
Если вы посмотрите на все эти методы расширения в совокупности, вы увидите, насколько просто увеличить данные машинного обучения и повысить общую надежность ваших алгоритмов, не прилагая слишком больших усилий.
Увеличение данных для улучшения моделей машинного обучения
К настоящему моменту вы осознали важность увеличения данных в машинном обучении. Давайте сосредоточимся на некоторых передовых методах, советах и приемах по использованию глубокого обучения с увеличением данных для улучшения общей модели машинного обучения.
- Для начала вы должны выбрать подходящие дополнения для вашего проекта. Например, предположим, что вы пытаетесь обнаружить лицо на изображении. Вы выбираете случайное стирание в качестве метода увеличения файла изображения, но внезапно ваша модель не работает должным образом, даже при обучении. Это потому, что у изображения нет лица, поскольку техника аугментации случайно стерла его! Поэтому обязательно используйте логику и здравый смысл при выборе метода увеличения данных.
- Не используйте слишком много дополнений в одной последовательности. Вы можете создать совершенно новое наблюдение, которое имеет мало или вообще ничего общего с исходными данными обучения или тестирования. Другими словами, пожалуйста, не переусердствуйте.
- Библиотеки времени предоставляют структуры данных и функции, необходимые для выполнения вычислений времени, получения системного времени и форматирования выходных строк, которые отображают время в нескольких стандартных форматах.
- Прежде чем начать обучение с использованием дополненных данных, отобразите такие данные, как текст или изображения, в записной книжке или прослушайте преобразованный аудиообразец. Очень легко вызвать ошибку при формировании расширяющего конвейера. Вот почему вам следует просмотреть свою работу и перепроверить результаты.
Какие проблемы создает увеличение данных?
Ни один процесс не обходится без каких-либо препятствий или требований, и увеличение данных не является исключением. Вот задачи, на которые стоит обратить внимание:
- Остерегайтесь предвзятости: если реальный набор данных содержит систематические ошибки, данные, дополненные из этого набора, также будут иметь систематические ошибки. Поэтому вы должны определить оптимальную стратегию увеличения данных.
- Нам нужны новые данные: мир увеличения данных должен проводить новые исследования и исследования для создания новых и дополнительных синтетических данных.
- Оценка качества. По мере того, как все больше организаций будут обращаться к методам увеличения данных, будет возрастать потребность в оценке качества их результатов. В результате предприятия и другие учреждения должны создавать системы оценки для удовлетворения этой потребности.
Вы энтузиаст искусственного интеллекта и машинного обучения? Если да, то курс искусственного интеллекта и машинного обучения идеально подходит для вашего карьерного роста.
Хотите карьеру в области машинного обучения?
Искусственный интеллект и машинное обучение будут существовать еще долгое время и откроют огромные возможности для новых карьерных путей. Сертификационный курс последипломного образования Simplilearn по искусственному интеллекту и машинному обучению идеально подходит для работающих специалистов со знаниями в области программирования. Курс охватывает такие основные понятия, как машинное обучение, глубокое обучение, НЛП, статистика и обучение с подкреплением. Программа, реализуемая в сотрудничестве с IBM и в партнерстве с Purdue, реализуется с помощью знаменитой модели интерактивного обучения Simplilearn, включая живые занятия практикующих специалистов со всего мира, лабораторий и отраслевых проектов.
Действительно показывает, что инженеры по машинному обучению в США зарабатывают в среднем 141 440 долларов США в год. Кроме того, Payscale сообщает, что инженеры по машинному обучению в Индии могут зарабатывать в среднем 701 530 фунтов стерлингов в год.
По информации, которую приводит ДатаматизацияВ 2020 году стоимость рынка машинного обучения достигла 1,41 миллиарда долларов США, а эксперты прогнозируют, что к 2025 году он превысит 8,81 миллиарда долларов США. Такой экспоненциальный рост говорит хорошо о перспективах трудоустройства, связанного с машинным обучением.
Если вы хотите попасть на первый уровень быстрорастущих областей машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта, посетите Simplilearn и пройдите обучение, необходимое, чтобы оставить свой след в этой новой отрасли и обеспечить себе лучшее будущее. . Посетите наши курсы сегодня!
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)