Как используется принцип дополнения в алгоритмах машинного обучения?

Принцип дополнения в алгоритмах машинного обучения используется для расширения обучающих данных, чтобы повысить производительность и устойчивость моделей искусственного интеллекта. www.ultralytics.com

Некоторые способы применения:

• Геометрические преобразования. www.ultralytics.com Изменяют пространственную ориентацию изображения. www.ultralytics.com Примеры: произвольное вращение, масштабирование, перевод, кадрирование и переворачивание. www.ultralytics.com
• Преобразования цветового пространства. www.ultralytics.com Изменяют цветовые свойства изображения. www.ultralytics.com Корректировки яркости, контраста, насыщенности и оттенка делают модель более устойчивой к изменениям условий освещения. www.ultralytics.com
• Продвинутые техники. www.ultralytics.com Более существенно изменяют содержимое изображения. www.ultralytics.com Например, добавляют случайный шум, применяют эффекты размытия или используют такие методы, как Mixup, который создаёт новые изображения путём линейного объединения двух существующих, и Cutout, который произвольно удаляет области изображения. www.ultralytics.com

Принцип дополнения также используется в случаях, когда доступен ограниченный объём размеченных данных для обучения алгоритмов. www.osp.ru В таком случае для расширения выборки применяют графы знаний — вспомогательные фактические сведения об элементах, входящих в обучающую выборку. www.osp.ru

Принцип дополнения применяется в разных областях, включая здравоохранение, автомобильную промышленность, производство и сельское хозяйство. www.ultralytics.com