موضوع مقاله: افزایش داده | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # افزایش داده | مقدمه: داده‌افزایی (افزایش داده)، در داده‌کاوی، به سازوکارهایی برای افزایش شمارِ داده‌ها گفته می‌شود. | ## بخش 1: افزایش داده | شیوه‌ی داده‌افزایی را می‌توان یک رگولارایزر (همترازکننده) دانست، که راه‌کاری است برای چالشِ :بیش‌برازش در زمان آموزش یک الگوی (مدل) یادگیری ماشین. تقویت داده برای کلاس بندی تصاویر دگرسازی تصاویر تغییرات هندسی، چرخش، اصلاح رنگ، برش، چرخش، تزریق نویز و پاک کردن تصادفی برای تقویت تصویر در یادگیری عمیق استفاده می‌شود. معرفی تصاویر مصنوعی جدید اگر با مشکل کمبود داده مواجه شویم، تکنیک‌های ساده و در عین حال مؤثر مانند تبدیل‌ها ممکن است راه‌حل محدودی داشته باشند. اگر یک مجموعه داده خیلی کوچک است، یک تصویر تبدیل شده از طریق چرخش و آینه سازی و غیره تنظیم می‌شود. راه حل دیگر منبع یابی تصاویر کاملاً جدید و مصنوعی از طریق تکنیک‌های مختلف است، به عنوان مثال استفاده از :شبکه‌های زایای دشمنگونه برای ایجاد تصاویر مصنوعی جدید برای تقویت داده‌ها. 619–625 بهبود می‌یابند؛ یعنی برای بهبود یادگیری داده‌های دنیای واقعی با تقویت فرایند آموزش با تصاویر رندر شده از محیط‌های مجازی. افزایش داده برای پردازش سیگنال سیگنال‌های بیولوژیکی تقویت داده‌های مصنوعی برای طبقه‌بندی یادگیری ماشین از اهمیت بالایی برخوردار است، به ویژه برای داده‌های بیولوژیکی، که تمایل به ابعاد بالا و کمیاب دارند. کاربردهای کنترل و تقویت رباتیک در افراد ناتوان و توانا هنوز عمدتاً بر تجزیه و تحلیل‌های موضوعی خاص متکی است. کمبود داده در مشکلات پردازش سیگنال، مانند سیگنال‌های :نوار عصب و عضله بیماری پارکینسون، که به سختی انجام می‌شود، قابل توجه است. همچنین اشاره شد که مدل‌های یادگیری ماشین آماری آموزش‌دیده در حوزه مصنوعی می‌توانند داده‌های انسانی را طبقه‌بندی کنند و بالعکس. در تصویر، مقایسه ای با چند نمونه از EEG تولید شده توسط مدل GPT-2 و مغز انسان ارائه شده‌است. تحقیقات کنونی نشان می‌دهد که می‌توان تأثیر زیادی از تکنیک‌های نسبتاً ساده به دست آورد. مشاهده کرد که وارد کردن نویز به داده‌های جمع‌آوری شده برای تشکیل نقاط داده اضافی، توانایی یادگیری چندین مدل را بهبود می‌بخشد که در غیر این صورت عملکرد نسبتاً ضعیفی داشتند. رویکردهای تاب‌شدن بزرگی، تجزیه موجک و مدل‌های EMG سطح مصنوعی (رویکردهای مولد) را برای تشخیص ژست دست مورد مطالعه قرار داد و زمانی که داده‌های تقویت‌شده در طول آموزش معرفی شد، عملکرد طبقه‌بندی را تا +۱۶٪ افزایش داد. اخیراً، مطالعات تقویت داده‌ها شروع به تمرکز بر حوزه یادگیری عمیق کرده‌اند، به‌ویژه بر توانایی مدل‌های مولد برای ایجاد داده‌های مصنوعی که سپس در طی فرایند آموزش مدل طبقه‌بندی معرفی می‌شوند. نویسندگان دریافتند که عملکرد طبقه‌بندی با معرفی چنین تکنیک‌هایی بهبود یافته‌است. | ## بخش 2: افزایش داده | تقویت داده برای تشخیص گفتار اشاره شده‌است که تولید داده مصنوعی از MFCCهای گفتاری می‌تواند تشخیص یک گوینده از گفته‌های آنها را از طریق انتقال یادگیری از داده‌های مصنوعی که از طریق یک :شبکه عصبی بازگشتی در سطح کاراکتر (RNN) ایجاد شده‌است، بهبود بخشد.Bird, Jordan J. افزایش داده ها بر اساس دستکاری های اولیه تصویر چرخاندن چرخش محور افقی بسیار رایج‌تر از چرخاندن محور عمودی است. فضای رنگی داده های تصویر دیجیتال معمولاً به عنوان تانسور ابعاد (ارتفاع × عرض × کانال های رنگ) کدگذاری می شوند. انجام افزایش در فضای کانال های رنگی استراتژی دیگری است که اجرای آن بسیار کاربردی است. یک تصویر را می‌توان با جدا کردن آن ماتریس و اضافه کردن 2 ماتریس صفر از کانال‌های رنگی به سرعت به نمایش آن در یک کانال رنگی تبدیل کرد. علاوه بر این، مقادیر RGB را می توان به راحتی با عملیات ماتریسی ساده برای افزایش یا کاهش روشنایی تصویر دستکاری کرد. برش برش تصاویر را می توان به عنوان یک مرحله پردازش عملی برای داده های تصویر با ابعاد مختلف ارتفاع و عرض با برش دادن یک ناحیه مرکزی از هر تصویر استفاده کرد. تفاوت بین برش تصادفی و ترجمه این است که برش اندازه ورودی را کاهش می دهد، مانند (256, 256) → (224، 224)، در حالی که ترجمه‌ها ابعاد فضایی تصویر را حفظ می‌کنند. چرخش این روش با چرخش تصویر به راست یا چپ بر روی محوری بین 1 تا 359 درجه انجام می شود. ترجمه جابجایی تصاویر به چپ، راست، بالا یا پایین می تواند برای جلوگیری از سوگیری موقعیتی در داده ها مفید باشد. به عنوان مثال، اگر تمام تصاویر در یک مجموعه داده در مرکز قرار گیرند، که در مجموعه داده‌های تشخیص چهره رایج است، این نیاز به آزمایش مدل بر روی تصاویر کاملاً مرکزی دارد. همانطور که تصویر اصلی در یک جهت ترجمه می شود، فضای باقی مانده را می توان با یک مقدار ثابت مانند ۰ یا ۲۵۵ پر کرد، یا می توان آن را با نویز تصادفی یا گاوسی پر کرد. تزریق نویز تزریق نویز ماتریسی از مقادیر تصادفی را که معمولاً از توزیع گاوسی گرفته می‌شود، تزریق می‌کند. افزودن نویز به تصاویر می تواند به CNNها کمک کند تا ویژگی‌های قوی‌تری را بیاموزند. تبدیل‌های هندسی راه‌حل‌های بسیار خوبی برای بایاس‌های موقعیتی موجود در داده‌های آموزشی هستند. دگرگونی‌های فضای رنگی داده های تصویر در 3 ماتریس انباشته، هر کدام به اندازه ارتفاع × عرض کدگذاری می‌شوند. | ## بخش 3: افزایش داده | بنابراین، اثربخشی تبدیل‌های فضای رنگی، که به عنوان تبدیل‌های فتومتریک نیز شناخته می‌شوند، برای مفهوم‌سازی نسبتاً شهودی است. یک راه حل سریع برای تصاویر بیش از حد روشن یا تاریک، کاهش یا افزایش مقادیر پیکسل با یک مقدار ثابت است. یکی دیگر از دستکاری‌های سریع فضای رنگی این است که ماتریس‌های رنگی RGB جداگانه را به هم متصل کنید. فیلترهای کرنل فیلترهای کرنل یک تکنیک بسیار محبوب در پردازش تصویر برای شفاف کردن و محو کردن تصاویر هستند. این فیلترها با لغزش یک ماتریس n × n روی یک تصویر با یک فیلتر تاری گاوسی کار می کنند که منجر به یک تصویر تارتر می شود یا یک فیلتر لبه عمودی یا افقی با کنتراست بالا که منجر به تصویر واضح‌تر در امتداد لبه‌ها می‌شود. تار کردن تصاویر برای افزایش داده‌ها می‌تواند منجر به مقاومت بالاتر در برابر تاری حرکت در طول آزمایش شود. علاوه بر این، شارپ کردن تصاویر برای افزایش داده‌ها می‌تواند منجر به کپسوله کردن جزئیات بیشتر در مورد اشیاء مورد علاقه شود. مخلوط کردن تصاویر اختلاط تصاویر با هم با میانگین‌گیری مقادیر پیکسل‌شان، یک رویکرد بسیار غیرمستقیم برای افزایش داده است. تصاویری که با انجام این کار تولید می شوند، برای یک ناظر انسانی تبدیل مفیدی به نظر نمی‌رسند. پاک کردن تصادفی این تکنیک به طور خاص برای مبارزه با چالش های تشخیص تصویر به دلیل انسداد طراحی شده است. پاک کردن تصادفی با وادار کردن مدل به یادگیری ویژگی های توصیفی در مورد یک تصویر و جلوگیری از تطبیق بیش از حد آن به یک ویژگی بصری خاص در تصویر، این کار را متوقف می کند. افزایش داده ها بر اساس یادگیری عمیق افزایش فضای ویژگی شبکه‌های عصبی در نگاشت ورودی‌های با ابعاد بالا به نمایش‌های با ابعاد پایین‌تر بسیار قدرتمند هستند. این شبکه‌ها می‌توانند تصاویر را به کلاس های باینری یا n × 1 بردار در لایه‌های مسطح نگاشت کنند. پردازش متوالی شبکه‌های عصبی را می‌توان به گونه‌ای دستکاری کرد که نمایش‌های میانی را بتوان از شبکه به عنوان یک کل جدا کرد. استفاده از خودرمزگذارها به ویژه برای انجام افزایش فضای ویژگی روی داده‌ها مفید است. | ## جمع‌بندی | خودرمزگذارها با داشتن نیمی از شبکه، رمزگذار، کار می‌کنند، تصاویر را به صورت نمایش‌های برداری کم بعدی نگاشت می کنند، به طوری که نیمه دیگر شبکه، رمزگشا، می تواند این بردارها را به تصویر اصلی بازسازی کند.