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樂收生意寶訊:大數(shù)據(jù)“軼事”:數(shù)據(jù)不夠用,“偽”數(shù)據(jù)來湊數(shù)

來源:全球起重機械網(wǎng)??人氣:3045
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原標題:大數(shù)據(jù)“軼事”:數(shù)據(jù)不夠用,“偽”數(shù)據(jù)來湊數(shù)

樂收生意寶 令人稱奇的大神級AI,都曾經(jīng)歷過無數(shù)次訓(xùn)練,AI訓(xùn)練的核心是數(shù)據(jù),盡管數(shù)據(jù)驅(qū)動并不是AI算法訓(xùn)練的唯一方式,但不能否認的是,相對來說,擁有海量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域,是AI滋生的更好溫床。

舉一個簡單的例子,與其他多個小語種翻譯比起來,英漢翻譯器的翻譯能力往往會更強,就是因為英漢互譯的使用頻率遠遠高于其他各語種的互譯。同理,人臉識別技術(shù)應(yīng)用率遠高于虹膜識別,因為人臉數(shù)據(jù)更方便收集。

數(shù)據(jù)匱乏或是采集成本高,是阻礙AI發(fā)展的一個重要原因。面對這種情況,數(shù)據(jù)增強技術(shù)應(yīng)運而生。

所謂數(shù)據(jù)增強技術(shù),就像是數(shù)據(jù)的繁殖皿,可以讓數(shù)據(jù)進行“有絲分裂”,增強樣本擴大數(shù)據(jù)集。

就拿圖像數(shù)據(jù)來說,當(dāng)圖像數(shù)據(jù)不足時,可以對原圖像做一些改動,例如裁剪、旋轉(zhuǎn)、鏡像反轉(zhuǎn)、輕微的扭曲、增加噪點、增加遮擋物等等。也許對人類來說,被改動過的圖像很容易被識別,看出與原圖的差異。但對于AI來說,即使幾個像素點的變動,也是一個全新的數(shù)據(jù)樣本。

而應(yīng)用于文本數(shù)據(jù),則有互譯和詞向量替換兩種方法。通過機器翻譯,將一句話從中文翻譯成英文,再由英文翻譯成中文,就可以實現(xiàn)語序、同義詞等等的調(diào)整替換,得到語料乘二的效果。以及通過自然語言生成技術(shù),將一句話中的不同對象進行劃分并替換生成新的句子,就像同義詞、近義詞替換。

令人驚喜的是,這些數(shù)據(jù)增強技術(shù)也開始通過深度學(xué)習(xí)的加持逐漸提升效率。

去年4月,谷歌的AutoAugment技術(shù),設(shè)計了一個自動搜索空間,利用搜索算法來確定適合數(shù)據(jù)集的圖像增強策略,制定執(zhí)行的順序并且自動執(zhí)行。比如將一個動物或植物照片數(shù)據(jù)集輸入給AutoAugment,AutoAugment通過計算會確定出先平移再剪裁是讓AI對于數(shù)據(jù)“陌生感”最大化的解決方案,然后開始自動執(zhí)行。是不是很精妙?
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