زيادة البيانات هي تقنية تُستخدم في التعلم الآلي لزيادة تنوع بيانات التدريب دون جمع بيانات جديدة. وهي تتضمن إنشاء إصدارات معدلة من نقاط البيانات الموجودة، مما يساعد على تحسين أداء النموذج من خلال تقليل الإفراط في التخصيص وتعزيز التعميم. يمكن أن تشمل هذه التعديلات تحويلات مثل التدوير والقياس والترجمة والتقليب وتغيير الألوان، والتي تنطبق على الصور أو النصوص أو غيرها من أشكال البيانات.
الأهمية والفوائد
تلعب زيادة البيانات دورًا حاسمًا في تطوير نماذج قوية للتعلم الآلي. فهو يساعد في:
- تعزيز تعميم النموذج: من خلال تعريض النماذج لإصدارات متنوعة من بيانات التدريب، تساعد زيادة البيانات على تعلم المزيد من الميزات المعممة، مما يحسن أداءها على البيانات غير المرئية.
- الحد من الإفراط في التركيب: تقلل البيانات المتنوعة الإضافية من ميل النماذج إلى حفظ بيانات التدريب، وبالتالي تقلل من الإفراط في التركيب.
- توسيع البيانات المحدودة: بالنسبة للتطبيقات ذات البيانات الأصلية المحدودة، تُعدّ الزيادة طريقة فعالة لتوسيع حجم مجموعة البيانات دون بذل جهود إضافية لجمع البيانات.
التقنيات في تعزيز البيانات
يمكن استخدام عدة تقنيات لزيادة البيانات، بما في ذلك:
- التحويلات الهندسية: تعمل التعديلات مثل التدوير والتقليب والقص والقياس على تغيير اتجاه الصور أو حجمها مع الحفاظ على محتواها.
- تحويلات مساحة اللون: يمكن أن يساعد تعديل السطوع والتباين والتشبع وتدرج الألوان في أن تصبح النماذج غير متغيرة لظروف الإضاءة.
- محو عشوائي: طمس الصور جزئيًا عن طريق إخفاء الأجزاء عشوائيًا، مما يشجع النماذج على التركيز على سياق الصورة بالكامل.
- MixUp: الجمع بين صورتين وتسمياتهما في مجموعة البيانات، وتشجيع النموذج على التعلم من الميزات المدمجة لاستكشاف تقنيات زيادة الصور.
تطبيقات في العالم الحقيقي للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي
تُستخدم زيادة البيانات على نطاق واسع في مختلف المجالات، بما في ذلك:
- الرعاية الصحية: تستفيد تطبيقات التصوير الطبي، مثل تشخيص الأمراض من فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي، بشكل كبير من زيادة البيانات من خلال التعامل مع محدودية توافر البيانات المصنفة AI في مجال الرعاية الصحية.
- السيارات ذاتية القيادة: تتطلب السيارات ذاتية القيادة بيانات تدريب متنوعة للتعامل مع عدد لا يحصى من الظروف التي تواجهها على الطريق. تساعد زيادة البيانات على محاكاة ظروف الإضاءة المختلفة ووجهات نظر الذكاء الاصطناعي في القيادة الذاتية.
التمييز بين تعزيز البيانات والمفاهيم ذات الصلة
- زيادة البيانات مقابل توليد البيانات الاصطناعية: تُنشئ زيادة البيانات حالات بيانات جديدة من خلال تطبيق تحويلات على البيانات الموجودة، بينما ينشئ توليد البيانات الاصطناعية حالات بيانات جديدة تمامًا باستخدام نماذج مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs) التي تكتشف شبكات الخصومة التوليدية في الذكاء الاصطناعي.
- زيادة البيانات مقابل نقل التعلّم: يركز التعلم المنقول على استخدام النماذج المدربة مسبقًا للاستفادة من المعرفة السابقة للمهام الجديدة، في حين أن زيادة البيانات تثري تنوع بيانات التدريب نفسها تعلم التعلم المنقول.
الأدوات والتكنولوجيا
تدعم المكتبات وأطر العمل الشائعة زيادة البيانات في مشاريع الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، مثل:
تنفيذ تعزيز البيانات
يمكن تنفيذ زيادة البيانات باستخدام منصات مثل Ultralytics HUB، مما يبسّط العملية من خلال أدوات بديهية لتوليد مجموعات بيانات غنية دون بذل جهود ترميز يدوية مكثفة.
في الختام، تُعد زيادة البيانات تقنية أساسية في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الحديثة، مما يساهم في وضع نماذج أكثر دقة وفعالية. وهي حيوية بشكل خاص في السيناريوهات التي تكون فيها البيانات نادرة أو مكلفة في جمعها، مما يتيح تطوير حلول الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات، وتعزيز موثوقيتها وأدائها.
