روشهای افزایش داده با یادگیری ماشین خودکار

در سالهای اخیر روشهای افزایش داده به عنوان راهکاری اساسی برای بهبود عملکرد مدلهای یادگیری ماشین، به ویژه در شرایطی که داده های آموزشی محدود هستند اهمیت فراوانی یافته اند. روشهای سنتی افزایش داده معمولا بر اساس تغییرات دستی و نیازمند دانش تخصصی در هر حوزه هستند که این امر باعث می شود بهینه سازی آنها زمان بر و پرهزینه باشد. با پیشرفت های اخیر در زمینه یادگیری ماشین خودکار روشهای جدیدی برای افزایش داده به صورت خودکار توسعه یافته اند که می توانند بدون نیاز به دخالت زیاد انسان بهترین راههای تغییر و توسعه داده ها را یاد بگیرند. این مقاله به بررسی جامع این روشهای نوین می پردازد که شامل تکنیک های مبتنی بر جستجو، شبکه های مولد تخاصمی، پیشرفته مدل های انتشار و روش های مبتنی بر یادگیری ماشینی می شود. همچنین مزایا و محدودیت های هر روش در حوزه های مختلف مانند پردازش تصویر، متن و داده های زمانی مورد بررسی قرار می گیرد. نتایج این مطالعه نشان می دهد که روشهای افزایش داده خودکار نه تنها دقت مدل ها را بهبود می بخشند، بلکه امکان توسعه سیستم های یادگیری ماشین کارآمدتر و انعطاف پذیرتر را نیز فراهم می کنند. در پایان چالش های موجود و جهت های تحقیقاتی آینده در این زمینه مورد بحث قرار گرفته اند.

کلیدواژه ها:

افزایش داده ها ، تکنیک های مبتنی بر جستجو ، شبکه های مولد تخاصمی ، مدل انتشار