मशीन लर्निंग में वृद्धि तकनीक: प्रदर्शन में सुधार और ओवरफिटिंग को कम करना

ऑग्मेंटेशन एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग में मौजूदा डेटासेट से नए उदाहरण बनाकर प्रशिक्षण डेटासेट का आकार बढ़ाने के लिए किया जाता है। संवर्द्धन का लक्ष्य मॉडल को अधिक विविध इनपुट सेट प्रदान करना है, जो इसके प्रदर्शन में सुधार कर सकता है और ओवरफिटिंग को कम कर सकता है। संवर्द्धन करने के कई अलग-अलग तरीके हैं, लेकिन कुछ सामान्य तकनीकों में शामिल हैं:

1. छवि रोटेशन और फ़्लिपिंग: छवियों को घुमाने और फ़्लिप करने से एक ही इनपुट की नई विविधताएँ बन सकती हैं, जिससे मॉडल को विभिन्न कोणों और अभिविन्यासों से ऑब्जेक्ट को पहचानना सीखने की अनुमति मिलती है।
2। क्रॉपिंग और पैडिंग: क्रॉपिंग और पैडिंग में क्रमशः छवि के किनारों पर पिक्सेल को हटाना या जोड़ना शामिल है। इससे मॉडल को वस्तु को पहचानना सीखने में मदद मिल सकती है, भले ही उसके कुछ हिस्से बंद हों या गायब हों।
3. रंग में गड़बड़ी: किसी छवि के रंग संतुलन या तीव्रता को बदलने से नई विविधताएँ पैदा हो सकती हैं जो मॉडल ने पहले नहीं देखी हैं, जिससे उसे विभिन्न प्रकाश स्थितियों में वस्तु को पहचानना सीखने में मदद मिलती है।
4। शोर इंजेक्शन: किसी छवि में शोर जोड़ने से वास्तविक दुनिया की विविधताओं का अनुकरण किया जा सकता है और मॉडल को शोर इनपुट के लिए अधिक मजबूत बनने में मदद मिल सकती है।
5. मिक्सअप: मिक्सअप में दो या दो से अधिक छवियों को एक ही इनपुट में संयोजित करना शामिल है, जिससे मॉडल को ऑब्जेक्ट को पहचानना सीखने की अनुमति मिलती है, भले ही वह अव्यवस्थित या जटिल दृश्य में मौजूद हो।
6। कटमिक्स: कटमिक्स में एक छवि के एक हिस्से को बेतरतीब ढंग से क्रॉप करना और उसे एक अलग छवि में चिपकाना शामिल है, जिससे एक नया बदलाव होता है जिसे मॉडल ने पहले नहीं देखा है।
7। बेतरतीब ढंग से मिटाना: किसी छवि के कुछ हिस्सों को बेतरतीब ढंग से मिटाने से नई विविधताएं पैदा हो सकती हैं जो मॉडल ने पहले नहीं देखी हैं, जिससे उसे ऑब्जेक्ट को पहचानने में सीखने में मदद मिलती है, भले ही उसके कुछ हिस्से गायब हों।
8। शैली स्थानांतरण: एक छवि की शैली को दूसरे में स्थानांतरित करने से नई विविधताएँ पैदा हो सकती हैं जो मॉडल ने पहले नहीं देखी हैं, जिससे उसे विभिन्न शैलियों और प्रकाश स्थितियों में वस्तु को पहचानना सीखने में मदद मिलती है। संवर्द्धन तकनीकों का उपयोग करके, मशीन लर्निंग मॉडल पहचानना सीख सकते हैं वस्तुओं और पैटर्न को अधिक मजबूत और सामान्यीकृत तरीके से, जिससे अनदेखे डेटा पर बेहतर प्रदर्शन हो सके।