Публикации по теме 'data-augmentation'
Синтетические данные и увеличение данных
Модели глубокого обучения требуют больших объемов высококачественных данных для эффективного обучения. Однако во многих случаях реальные данные ограничены по размеру или разнообразию, что может негативно сказаться на производительности модели. Для решения этой проблемы используются два распространенных подхода: синтетические данные и дополнение данных.
Искусственные данные
Синтетические данные — это искусственно сгенерированные данные, которые можно использовать для дополнения или..
Самостоятельное обучение
Исследование себя ради развлечения и выгоды
Самоконтроль витает в воздухе (и разговоры ). Объяснение разницы между самостоятельным, неконтролируемым, слабо-, полу-, дистанционным и полностью контролируемым обучением (и, конечно же, RL) стало экспоненциально сложнее . :) Тем не менее, мы попробуем.
Проблема в контексте состоит в том, чтобы закодировать объект (слово, предложение, изображение, видео, аудио,…) в достаточно общее представление (капли чисел) который полезен..
Увеличение данных в НЛП: лучшие практики от мастера Kaggle
Эта статья была изначально написана Шахул Эс и размещена в блоге Neptune .
В НЛП существует множество задач, от классификации текста до ответов на вопросы, но, что бы вы ни делали, объем данных, который вам нужен для обучения своей модели, сильно влияет на производительность модели.
Что вы можете сделать, чтобы увеличить свой набор данных?
Простой вариант - ›Получить больше данных :).
Но получение и маркировка дополнительных наблюдений может быть дорогостоящим и трудоемким..
Увеличение данных с помощью GAN
Модели машинного обучения требуют для своего обучения огромного количества данных, которые у нас не всегда есть. Одно из возможных решений - собрать больше выборок данных, но это займет много времени. Еще одна актуальная проблема - это политика конфиденциальности данных, которая запрещает использование любых данных из наборов данных, содержащих личную информацию.
Введение в проблему несбалансированных наборов данных
Большинство существующих наборов данных изображений имеют разное..
Эффективное дополнение данных для OCR
Мой рецепт достижения этих последних процентов (ac)cu(re)teness
Фон
Я столкнулся с проблемой рукописных сумм, которые нужно было распознать как можно точнее. Трудность заключается в удержании ложных срабатываний ниже 0,01%. Количество выборок в наборе данных было фиксированным, поэтому логично перейти к дополнению данных. Быстрый поиск не выявил стандартного метода оптического распознавания символов (OCR). Поэтому я засучил рукава и сам создал процедуру увеличения данных. Он..
Увеличение данных для изображений
Увеличение данных — это один из методов, используемых для повышения производительности в системах компьютерного зрения . Большинство задач компьютерного зрения могли бы использовать больше данных. Используя увеличение данных, мы можем увеличить размер нашего набора данных.
Увеличение данных может применяться к различным областям машинного обучения . В этом уроке мы поговорим о том, как использовать аугментацию данных в задачах Computer Vision. Мы можем увеличить размер набора данных..
Создавайте больше тренировочных данных, когда их недостаточно
Узнайте о методах, которые можно использовать для увеличения ваших тренировочных данных.
Компьютеры превосходят людей в распознавании изображений и объектов.
Крупные корпорации, такие как Google и Microsoft, превзошли человеческий тест в распознавании изображений [1, 2]. В среднем человек делает ошибку в задачах распознавания изображений примерно в 5% случаев. По состоянию на 2015 год программное обеспечение для распознавания изображений Microsoft достигло уровня ошибок 4,94%, и..
