Публикации по теме 'data-augmentation'


Увеличение данных
В задачах контролируемого машинного обучения точность прогнозирования модели оказывает огромное влияние на данные, доступные во время обучения. Поэтому лучше обучать модель обучения с учителем на большом количестве данных. Это связано с тем, что, если данных больше, есть шансы лучше изучить шаблоны, формируя больше нейронов в скрытых слоях и с более поддающимися обучению параметрами, что помогает модели хорошо обобщать выходные данные. Таким образом, данные напрямую связаны с..
Полное руководство по дополнению данных
Кабинет, объем и контекстуальная значимость обучающих данных существенно влияют на точность моделей глубокого обучения. Но одной из самых больших проблем при разработке моделей глубокого обучения является нехватка данных. Эта проблема решается расширением данных, которое является важной областью решений ИИ. Именно здесь вступает в действие расширение данных. Компании могут использовать методы расширения данных для разработки более быстрых и точных моделей машинного обучения, уменьшая..
Введение в машинное обучение в производственной серии — Добавление функций 13
В этом уроке мы обсудим случай со структурированными данными, если добавление данных может снизить производительность. Мы начнем наше обсуждение с примера рекомендательной системы, в которой у нас есть данные о людях и ресторане. Мы создали нейронную сеть, чтобы рекомендовать пользователям ресторан в зависимости от спроса, как показано на рис. 1. Возможно, мы упустили случай, когда вегетарианцам рекомендуются мясные рестораны. ДЕЛО — НЕДОСТАЮЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ Предположим, есть..
Увеличение данных в глубоком обучении: повышение производительности и обобщения модели
Аугментация данных — это мощный метод глубокого обучения, который помогает улучшить производительность модели и ее обобщение за счет искусственного расширения набора обучающих данных. Применяя различные преобразования и модификации к существующим данным, расширение данных обеспечивает модель дополнительными вариациями и разнообразием, позволяя ей изучать более надежные и репрезентативные функции. В этом исследовании мы рассмотрим концепцию увеличения данных в глубоком обучении, его..
Увеличение данных при обработке естественного языка
Эта статья изначально была опубликована в блоге Neurotech Africa . Аугментация данных была волшебным решением для создания мощных решений для машинного обучения, поскольку алгоритмы жаждут данных, аугментация обычно применялась в области компьютерного зрения, в последнее время наблюдается повышенный интерес к обработке естественного языка из-за увеличения объема работы в областях с низким уровнем ресурсов, новых задач. , а также популярность крупномасштабных нейронных сетей, требующих..
Преодоление разрыва между теоретическими и практическими применениями машинного обучения с помощью Kaggle
Прошло пять лет с тех пор, как мы запустили Perspective API , бесплатный сервис Jigsaw, который помогает модераторам управлять пользовательским контентом онлайн. Оглядываясь назад на то, как мы смогли развить и улучшить этот инструмент, нам посчастливилось получить важные и продуктивные отзывы от сообщества машинного обучения. Когда люди напрямую взаимодействуют с любой моделью, они часто обнаруживают непредвиденные результаты. Это проблемы, знакомые практикующим специалистам, и они..
Puzzle Mix: использование значимости и локальной статистики для оптимального смешивания
Сеён Ан Глубокие нейронные сети используются почти во всех областях, требующих искусственного интеллекта, таких как распознавание объектов, речь, обработка естественного языка и обучение с подкреплением. Следовательно, они стали основой современных задач, связанных с ИИ. Тем не менее, существуют и ограничения — поскольку эти модели полностью запоминают обучающие данные и делают слишком самоуверенные прогнозы, — что обычно приводит к снижению производительности обобщения на тестовых..