Teknik penambahan data dalam pembelajaran mesin menggunakan Java

Dengan mempopularkan secara beransur-ansur teknologi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, teknologi penambahan data (Pembesaran Data) telah menjadi teknologi yang sangat penting dalam bidang pembelajaran mesin. Dengan menambah bilangan dan kepelbagaian sampel dalam set data asal, keteguhan, keupayaan generalisasi dan ketepatan model latihan boleh dipertingkatkan dengan berkesan. Dalam aplikasi model pembelajaran mesin, teknologi peningkatan data boleh meningkatkan prestasi dan kesan model dengan banyak. Artikel ini akan memperkenalkan penggunaan Java untuk melaksanakan teknologi peningkatan data dalam pembelajaran mesin.

1. Klasifikasi teknologi peningkatan data

Teknologi peningkatan data boleh diklasifikasikan mengikut senario dan tujuan aplikasi yang berbeza. Mengikut tujuan, ia boleh dibahagikan kepada menambah bilangan sampel, mengurangkan keupayaan overfitting dan generalisasi, meningkatkan kebolehdiskriminasian dan keteguhan sampel, dsb. Dalam model pembelajaran mesin yang dilaksanakan di Java, teknologi peningkatan data terutamanya termasuk yang berikut:

• Peningkatan imej: termasuk putaran imej, pencerminan, pemangkasan, penskalaan, transformasi warna, regangan, dll.
• Bunyi tambahan: termasuk hingar Gaussian, bunyi garam dan lada, gangguan setempat, gangguan, dsb.
• Transformasi ciri: termasuk PCA, LDA, pemetaan setempat, dsb.
• Pencampuran data: termasuk pemadanan templat, penambahan contoh Kelantangan, gabungan kategori, dsb.

Dalam aplikasi sebenar, teknologi peningkatan data yang berbeza boleh digunakan secara menyeluruh mengikut keperluan.

2. Perpustakaan pembelajaran mesin di Jawa

Di Jawa, terdapat banyak perpustakaan pembelajaran mesin popular yang menyediakan algoritma dan model pembelajaran mesin asas. Contohnya, Weka, Apache Mahout, deeplearning4j, Encog, dsb. Antaranya, Weka ialah salah satu perpustakaan pembelajaran mesin yang lebih popular, menyediakan pelbagai klasifikasi, pengelompokan, regresi, pemilihan ciri dan algoritma prapemprosesan data. Kelebihan utama Weka ialah kemudahan penggunaan dan skalabiliti yang baik, dan anda boleh membina model algoritma anda sendiri berdasarkannya.

3. Pelaksanaan teknologi peningkatan data berdasarkan Weka

Weka menyediakan sejumlah besar pelaksanaan teknologi peningkatan data, jadi pelbagai kaedah peningkatan data boleh dilaksanakan dengan cepat. Berikut mengambil peningkatan imej sebagai contoh untuk memperkenalkan langkah-langkah peningkatan data dalam Java.

Pertama, kita perlu membaca sampel ke dalam ingatan dan meningkatkan sampel. Gunakan Weka untuk memutar, cermin, memangkas, skala, perubahan warna, regangan, dll. imej.

//加载图像样本
Instances data = DataSource.read("sample.arff");

//图像增强
ImageFilter filter = new ImageFilter();
Instances augmentedData = filter.apply(data, new String[]{"-W", "rotate", "15", "-W", "flip", "V", "-W","crop", "0-10", "-W", "resize", "0.5", "-W", "color", "r1.5g1.2b0.9", "-W", "stretch", "1.2"});

Kemudian, melalui pelaksanaan Penapis dalam perpustakaan Weka, kita boleh menukar sampel yang dipertingkatkan ke dalam format imej:

//将增强后的Instances转为图像
InstanceToImage instanceConverter = new InstanceToImage();
Instances images = instanceConverter.apply(augmentedData);

Akhir sekali, simpan sampel imej yang dipertingkatkan ke fail atau pangkalan data :

//将增强后的图像样本保存到文件或数据库中
ImageSaver saver = new ImageSaver();
saver.setDestination(new File("augmentedSample"));
saver.setInputFormat(images);
saver.writeBatch();

4. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan klasifikasi teknik peningkatan data dalam pembelajaran mesin dan perpustakaan pembelajaran mesin di Java. Menggunakan perpustakaan kelas Weka untuk melaksanakan peningkatan data dalam Java, kami boleh melaksanakan pelbagai kaedah peningkatan data dengan cepat untuk meningkatkan prestasi dan kesan model. Pada masa yang sama, perpustakaan pembelajaran mesin Java juga boleh membantu kami melaksanakan lebih banyak algoritma dan model pembelajaran mesin, meningkatkan lagi kecekapan dan ketepatan aplikasi pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Teknik penambahan data dalam pembelajaran mesin menggunakan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!