Kāpēc ir nepieciešama datu palielināšana?

Datu palielināšana ir process, kurā mākslīgi palielina apmācību datu kopas apjomu un daudzveidību, piemērojot dažādas transformācijas sākotnējiem datiem. Tas ir īpaši svarīgi mašīnmācīšanās uzdevumos, kur datu kvalitāte un daudzums tieši ietekmē modeļa kvalitāti.

Kāpēc ir nepieciešama datu palielināšana:

• Datu apjoma palielināšana: tas palīdz izvairīties no pārmācīšanās, kad modelis pārāk labi atceras apmācību datus.
• Modeļa izturības uzlabošana: pateicoties datu daudzveidībai, modelis mācās būt izturīgāks pret troksni un variācijām.
• Reālo apstākļu simulācija: piemēram, datorredzes jomā, attēlus var griezt, mērogot vai mainīt to spilgtumu, lai modelis labāk atpazītu objektus dažādos apstākļos.

Piemērs attēlu palielināšanai ar imgaug bibliotēku:

import imgaug.augmenters as iaa

seq = iaa.Sequential([
    iaa.Fliplr(0.5),           # horizontāla atspoguļošana ar 50% varbūtību
    iaa.Affine(rotate=(-20, 20)),  # griešana no -20 līdz 20 grādiem
    iaa.AdditiveGaussianNoise(scale=0.05*255)  # troksnis
])

paplašinātās_attēli = seq(images=oriģinālie_attēli)

Šādā veidā datu palielināšana palīdz padarīt modeli vispārīgāku un uzlabot tā kvalitāti ar ierobežotu sākotnējo datu daudzumu.