რატომ არის საჭირო მონაცემების გაზრდა?

მონაცემების გაფართოება — ეს არის პროცესის ხელოვნურად გაზრდა მონაცემთა ნაკრების მოცულობასა და მრავალფეროვნებას, სხვადასხვა ტრანსფორმაციების გამოყენებით ორიგინალურ მონაცემებზე. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია მანქანათსწავლის დავალებებში, სადაც მონაცემების ხარისხი და რაოდენობა პირდაპირ გავლენას ახდენს მოდელის ხარისხზე.

რატომ არის საჭირო მონაცემების გაფართოება:

• მონაცემების მოცულობის გაზრდა: ეხმარება გადაჭრას გადამეტების პრობლემა, როდესაც მოდელი ძალიან კარგად ახსოვს ტრენინგ მონაცემებს.
• მოდელის გამძლეობის გაუმჯობესება: მონაცემების მრავალფეროვნების გამო, მოდელი სწავლობს იყოს უფრო გამძლე ხმაურსა და ცვლილებებთან მიმართებაში.
• რეალური პირობების სიმულაცია: მაგალითად, კომპიუტერული ხედვის დროს, სურათებს შეიძლება ირგვლივ, მასშტაბით ან განათების დონეზე შეცვლა, რათა მოდელმა უკეთ იპოვოს ობიექტები სხვადასხვა პირობებში.

imgaug ბიბლიოთეკის გამოყენებით სურათების გაფართოების მაგალითი:

import imgaug.augmenters as iaa

seq = iaa.Sequential([
    iaa.Fliplr(0.5),           # ჰორიზონტალური სარკე 50% ალბათობით
    iaa.Affine(rotate=(-20, 20)),  # -20 დან 20 გრადუსამდე ბრუნვა
    iaa.AdditiveGaussianNoise(scale=0.05*255)  # ხმაურის დამატება
])

გაფართოებული_სურათები = seq(images=მთავარი_სურათები)

ამ გზით, მონაცემების გაფართოება ეხმარება მოდელს გახდეს უფრო ზოგადი და გაუმჯობესდეს მისი ხარისხი შეზღუდული საწყისი მონაცემებით.