Количество и разнообразие данных являются важными факторами эффективности большинства моделей машинного обучения. Количество и разнообразие данных, предоставляемых во время обучения, сильно влияет на точность прогнозирования этих моделей.
Скрытые нейроны распространены в моделях глубокого обучения, которые были обучены хорошо выполнять сложные задачи. Количество обучаемых параметров растет вместе с количеством скрытых нейронов. Количество необходимых данных пропорционально количеству обучаемых параметров в модели.
Применение ряда преобразований к имеющимся данным для синтеза новых данных является одним из методов решения проблемы ограниченных данных. «Увеличение данных» относится к процессу синтеза новых данных из существующих данных.
Увеличение данных может использоваться для удовлетворения обоих требований; объем данных и разнообразие обучающих данных, необходимых для создания точной модели машинного обучения.
Что это такое
Увеличение данных — это набор методов, используемых для увеличения объема данных в модели машинного обучения путем добавления слегка измененных копий уже существующих данных или вновь созданных синтетических данных из существующих данных. Это помогает сгладить модель машинного обучения и уменьшить переобучение данных.
Методы
Изображения слегка изменяются, а затем добавляются в наборы данных, используемые в моделях машинного обучения. Вот некоторые методы, используемые для дополнения изображений для наборов данных алгоритмов машинного обучения:
- Геометрические преобразования
- Упругие преобразования
- листать
- Модификация цвета
- Обрезка
- Вращение
- Перевод (перемещение изображения в направлении x или y)
- Шумовая инъекция
- Масштабирование и масштабирование
- Случайное стирание
Преимущества увеличения данных
Модель машинного обучения работает лучше и точнее, когда набор данных является богатым и всеобъемлющим. Создавая свежие и разнообразные экземпляры для обучения наборов данных, дополнение данных может помочь улучшить производительность и результаты моделей машинного обучения.
Сбор и маркировка данных могут занимать много времени и быть дорогостоящими для моделей машинного обучения. Компании могут снизить эти эксплуатационные расходы, преобразуя наборы данных с помощью методов расширения данных.
Очистка данных — один из этапов, необходимых для создания модели данных с высоким уровнем точности. Однако, если очистка данных снижает представимость, модель не будет давать точных прогнозов для реальных входных данных. Модели машинного обучения можно сделать более надежными с помощью подходов к дополнению данных, которые создают несколько вариаций, с которыми модель может столкнуться в реальном мире.
Применение: медицинская визуализация
На данный момент основным вариантом использования для увеличения данных является медицинская визуализация. Наборы данных для медицинских изображений не очень велики, и из-за правил и проблем с конфиденциальностью обмен данными затруднен. Кроме того, в случае редких заболеваний наборы данных еще более ограничены. Фирмы, занимающиеся медицинской визуализацией, используют аугментацию данных, чтобы разнообразить свои наборы данных.
Заключение
Предприятия могут использовать расширение данных, чтобы меньше полагаться на подготовку данных для обучения и быстрее разрабатывать более точные модели машинного обучения. Увеличение данных также может помочь моделям машинного обучения с большим количеством данных за счет увеличения количества соответствующих данных в наборе данных.
—
Помогая клиентам выявлять и инвестировать в новые технологии на ранних этапах, чтобы они могли внедрять инновации и расти в геометрической прогрессии. Следите за Lansaar Research, чтобы быть в курсе новейших технологий и новых бизнес-моделей.
