Table of Contents
پیش پردازش داده ها و تقویت مراحل ضروری در آماده سازی داده ها برای مدل های یادگیری عمیق هستند.این تکنیک ها دقت مدل و استحکام را با تبدیل داده های خام به یک فرمت مناسب و افزایش تنوع داده ها بهبود می بخشد.
تکنیک های پردازش داده ها
پیش پردازش داده ها شامل تمیز کردن و تبدیل داده های خام برای اطمینان از کیفیت و سازگاری تکنیک های مشترک شامل عادی سازی است که داده ها را به یک محدوده خاص اندازه می دهد و متغیرهای کاتالیک را به فرمت های عددی تبدیل می کند.دست دادن داده های از طریق قطع یا حذف نیز برای حفظ یکپارچگی داده ها بسیار مهم است.
استراتژی های Data Augmentation
تقویت داده ها به طور مصنوعی اندازه و تنوع مجموعه داده های آموزشی را افزایش می دهد، این به ویژه در وظایف تشخیص تصویر و گفتار مفید است. تکنیک ها شامل چرخش، رول و تصاویر محصول، و همچنین اضافه کردن صدا یا تغییر روشنایی است. این روش ها به مدل ها کمک می کند تا به داده های دیده شده بهتر تعمیم یابند.
تکنیک های مهندسی برای بهبود
ترکیب تکنیک های پیش پردازش و تقویت می تواند به طور قابل توجهی عملکرد مدل را افزایش دهد. مقیاس پذیری ویژگی مناسب باعث می شود همگرایی سریع تر شود، در حالی که افزایش روش های مناسب را کاهش می دهد بستگی به نوع داده و دامنه مشکل دارد.
- عادی سازی و استاندارد سازی
- یک-گرم کردن
- بایگانی برچسب ها: Data Augmentation for Images
- تزریق صدا
- انتخاب