"Обработка естественного языка" Увеличение текстовых данных Краткое введение в TextAttack и Googletrans для увеличения текстовых данных Data Augmentation - это процесс, который позволяет нам увеличивать размер обучающих данных без фактического сбора данных. Но зачем нам больше данных? Ответ прост - чем больше у нас данных, тем выше производительность модели. Шаги увеличения данных изображения, такие как отражение, обрезка, поворот, размытие, масштабирование и т. Д., Очень..

Легко устраняйте дисбаланс классов с помощью Pytorch Что вы можете сделать, если ваша модель переоценивает ваши данные? Эта проблема часто возникает, когда мы имеем дело с несбалансированным набором данных. Если ваш набор данных представляет несколько классов, один из которых представлен гораздо меньше, чем другие, тогда трудно узнать истинное базовое распределение, представляющее такой второстепенный класс. Как объясняется в этой статье , которую необходимо прочитать, метод..

Я инженер-программист, работаю в Kainos в команде прикладных инноваций , мы работаем с клиентами, чтобы использовать и разрабатывать инструменты за пределами ближайшего горизонта, чтобы раскрыть ценность их бизнеса. Это включает в себя исследование новых технологий, таких как искусственный интеллект, и их приложений. Эта проблема Часто мы можем столкнуться с текстовыми наборами данных, в которых с самого начала не хватает данных, недостаточно вариаций или, скорее всего, существует..

В компьютерном зрении увеличение объема данных - это метод повышения производительности систем компьютерного зрения. Это делает наш алгоритм классификации более устойчивым к таким изменениям, как солнечный свет, освещение и т. Д., В нашем наборе обучающих данных. Tensorflow API предоставляет широкий спектр методов дополнения данных для повышения производительности классификации в DNN. Использование этих шагов по расширению нашего набора данных может повысить способность сетей к обобщению..