Когда дело касается машинного обучения, Big Data считается ключевым фактором для успешных проектов. Однако часто возникает проблема нехватки данных. Работа с небольшими наборами данных может быть сложной, и построить эффективную нейросеть на таких данных аналогично попытке проехать 1000 километров на внедорожнике с одним литром бензина. В этой статье мы предоставим семь советов, как улучшить модели машинного обучения при работе с ограниченными данными.
Понимайте ограничения модели: Признайтесь себе, что ваша модель может быть слабообобщаемой из-за ограниченности датасета. Она будет знать только крошечную часть мира, где она обучалась, и неправильно справляться с новыми ситуациями. Осознание этого поможет установить реалистичные ожидания и предложить подходящие KPI для оценки её эффективности.
Постройте хорошую инфраструктуру данных: Общедоступные датасеты могут не подходить, поэтому убедитесь, что у вас есть средства сбора и разметки новых образцов данных. Подумайте об автоматической загрузке и маркировке данных для эффективной работы.
Дополните данные: Проведите различные операции над уже имеющимися данными, такие как обрезка, поворот или отражение. Это поможет создать полууниверсальные образцы. Например, добавление Гауссовского шума может улучшить данные. Для компьютерного зрения существуют библиотеки, такие как Albumentations, которые выполняют различные преобразования изображений.
Генерируйте синтетические данные: Когда реальных данных недостаточно, можно создать "фейковые" образцы. Генерация синтетических данных может помочь справиться с нестандартными задачами. Можно использовать GAN для генерации образцов высокого качества, но имейте в виду, что их обучение может быть сложным.
Остерегайтесь удачного разделения данных: При случайном разделении данных может возникнуть шум, и модель может показать неоправданно высокую точность. Кросс-валидация по k-блокам может помочь контролировать такие ситуации.
Используйте трансферное обучение: Пользуйтесь уже существующими решениями и обучите их на своих данных. Трансферное обучение позволяет адаптировать готовые архитектуры под свои потребности и обучить модель эффективно.
Попробуйте ансамбль слабых учеников: В случае нехватки данных, вы можете объединить несколько традиционных алгоритмов машинного обучения, чтобы они работали вместе. Это поможет повысить эффективность и точность модели.
Качественные и объемные исходные данные являются основой успешного обучения нейросетей. Не экономьте на их подготовке и анализе. Если у вас есть свои собственные методы работы с ограниченными данными, делитесь ими в комментариях.