Veri artırma (augmentation) teknikleri: görüntü ve metin için örnekler
Veri Artırma Teknikleri
Veri artırma, makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için kullanılan bir yöntemdir. Hem görüntü hem de metin verileri için farklı teknikler mevcuttur.Görüntü Veri Artırma Teknikleri
- Dönme: Görüntüyü belirli açılarda döndürme.
- Ölçekleme: Görüntünün boyutunu değiştirme.
- Kesme: Görüntünün belirli alanlarını kesme.
- Parlaklık ve Kontrast Ayarı: Görüntünün ışık ve kontrast düzeylerini değiştirme.
- Flipleme: Görüntüyü yatay veya dikey olarak çevirmek.
Metin Veri Artırma Teknikleri
- Sinonim Değiştirme: Metindeki kelimelerin sinonimleriyle değiştirilmesi.
- Kelime Çıkarma: Metinden rastgele kelimelerin çıkarılması.
- Parafraz: Cümlelerin farklı şekillerde yeniden yazılması.
- Rastgele Ekleme: Metne rastgele kelime veya ifadelerin eklenmesi.
- Karakter Dönüşümü: Metindeki belirli karakterlerin değiştirilmesi veya kaydırılması.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veritabanı normalizasyonu nedir ve neden önemlidir?
- Doğrusal regresyon nasıl çalışır?
- Veri bilimi projelerinde model performansını artırmak için hangi optimizasyon teknikleri ve veri ön işleme yöntemleri birlikte kullanılır?
- Veri ürünlerinin OKR ve KPI’larını nasıl belirlersiniz?
- Dashboard nedir?
- Python ile grafik nasıl çizilir?
- Veri ön işleme adımlarının makine öğrenimi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısına etkisi nasıl açıklanabilir
- Veri temizleme süreçleri, makine öğrenmesi modellerinin doğruluğunu nasıl etkiler ve bu süreçte en sık karşılaşılan zorluklar nelerdir
- A/B testleri nasıl tasarlanır? Güç analizi ve örneklem hesabı
- Sınıflandırma algoritması nedir?
- Veri bilimi toplumu nasıl etkiler?
- Veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve hangi teknikler daha etkilidir?
- Veri bilimi eğitimi nereden alınır?
- R programlama dili nedir?
- Eğitim ve öğretimde geniş kapsamlı veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılır?
- Veri temizliği sürecinde eksik verilerin farklı yöntemlerle işlenmesinin model performansına etkileri nasıl karşılaştırılır
- Özellik mühendisliği: tarih, metin ve coğrafi veriden sinyal çıkarma
- Veri kalite kontrolleri: great_expectations ve test veri setleri
- Veri biliminde denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve kullanım alanları açısından nasıl karşılaştırılır?