Makine Öğreniminde Büyütme Teknikleri: Performansı Artırma ve Aşırı Uyumu Azaltma

Augmentasyon, mevcut örneklerden yeni örnekler oluşturarak bir eğitim veri kümesinin boyutunu artırmak için makine öğreniminde kullanılan bir tekniktir. Arttırmanın amacı modele daha çeşitli girdiler sunmaktır, bu da performansını artırabilir ve aşırı uyumu azaltabilir.

Artırmayı gerçekleştirmenin birçok farklı yolu vardır, ancak bazı yaygın teknikler şunlardır:

1. Görüntü döndürme ve çevirme: Görüntüleri döndürme ve çevirme, aynı girdinin yeni varyasyonlarını oluşturarak modelin nesneyi farklı açılardan ve yönlerden tanımayı öğrenmesine olanak tanır.
2. Kırpma ve doldurma: Kırpma ve doldurma, sırasıyla görüntünün kenarlarına piksellerin kaldırılmasını veya eklenmesini içerir. Bu, modelin, bazı kısımları kapalı veya eksik olduğunda bile nesneyi tanımayı öğrenmesine yardımcı olabilir.
3. Renk titremesi: Bir görüntünün renk dengesini veya yoğunluğunu değiştirmek, modelin daha önce görmediği yeni varyasyonlar yaratarak, nesneyi farklı aydınlatma koşullarında tanımayı öğrenmesine yardımcı olabilir.
4. Gürültü enjeksiyonu: Bir görüntüye gürültü eklemek, gerçek dünyadaki değişimleri simüle edebilir ve modelin gürültülü girdilere karşı daha dayanıklı olmasına yardımcı olabilir.
5. Karıştırma: Karıştırma, iki veya daha fazla görüntüyü tek bir girdide birleştirmeyi içerir; bu, modelin, karmaşık veya karmaşık bir sahnede mevcut olsa bile nesneyi tanımayı öğrenmesine olanak tanır.
6. CutMix: CutMix, görüntünün bir kısmını rastgele kırpıp farklı bir görüntüye yapıştırmayı ve modelin daha önce görmediği yeni bir varyasyon oluşturmayı içerir.
7. Rastgele silme: Bir görüntünün bazı kısımlarının rastgele silinmesi, modelin daha önce görmediği yeni varyasyonlar yaratabilir ve bazı kısımları eksik olsa bile nesneyi tanımayı öğrenmesine yardımcı olabilir.
8. Stil aktarımı: Bir görüntünün stilinin diğerine aktarılması, modelin daha önce görmediği yeni varyasyonlar yaratarak, nesneyi farklı stillerde ve aydınlatma koşullarında tanımayı öğrenmesine yardımcı olabilir.

Makine öğrenimi modelleri, büyütme tekniklerini kullanarak tanımayı öğrenebilir. Nesneleri ve kalıpları daha sağlam ve genelleştirilebilir bir şekilde kullanarak, görünmeyen veriler üzerinde performansın artmasını sağlar.