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下載手機APP樂收生意寶 令人稱奇的大神級AI，都曾經曆過無數次訓練，AI訓練的核心是數據，盡管數據驅動並不是AI算法訓練的唯一方式，但不能否認的是，相對來說，擁有海量數據的領域，是AI滋生的更好溫床。
舉(ju)一(yi)個(ge)簡(jian)單(dan)的(de)例(li)子(zi)，與(yu)其(qi)他(ta)多(duo)個(ge)小(xiao)語(yu)種(zhong)翻(fan)譯(yi)比(bi)起(qi)來(lai)，英(ying)漢(han)翻(fan)譯(yi)器(qi)的(de)翻(fan)譯(yi)能(neng)力(li)往(wang)往(wang)會(hui)更(geng)強(qiang)，就(jiu)是(shi)因(yin)為(wei)英(ying)漢(han)互(hu)譯(yi)的(de)使(shi)用(yong)頻(pin)率(lv)遠(yuan)遠(yuan)高(gao)於(yu)其(qi)他(ta)各(ge)語(yu)種(zhong)的(de)互(hu)譯(yi)。同(tong)理(li)，人(ren)臉(lian)識(shi)別(bie)技(ji)術(shu)應(ying)用(yong)率(lv)遠(yuan)高(gao)於(yu)虹(hong)膜(mo)識(shi)別(bie)，因(yin)為(wei)人(ren)臉(lian)數(shu)據(ju)更(geng)方(fang)便(bian)收(shou)集(ji)。
數據匱乏或是采集成本高，是阻礙AI發展的一個重要原因。麵對這種情況，數據增強技術應運而生。
所謂數據增強技術，就像是數據的繁殖皿，可以讓數據進行“有絲分裂”，增強樣本擴大數據集。
就拿圖像數據來說，當圖像數據不足時，可以對原圖像做一些改動，例如裁剪、旋轉、鏡像反轉、輕微的扭曲、增加噪點、增加遮擋物等等。也許對人類來說，被改動過的圖像很容易被識別，看出與原圖的差異。但對於AI來說，即使幾個像素點的變動，也是一個全新的數據樣本。
eryingyongyuwenbenshuju，zeyouhuyihecixiangliangtihuanliangzhongfangfa。tongguojiqifanyi，jiangyijuhuacongzhongwenfanyichengyingwen，zaiyouyingwenfanyichengzhongwen，jiukeyishixianyuxu、tongyicidengdengdetiaozhengtihuan，dedaoyuliaochengerdexiaoguo。yijitongguoziranyuyanshengchengjishu，jiangyijuhuazhongdebutongduixiangjinxinghuafenbingtihuanshengchengxindejuzi，jiuxiangtongyici、近義詞替換。
令人驚喜的是，這些數據增強技術也開始通過深度學習的加持逐漸提升效率。
去年4月，穀歌的AutoAugment技ji術shu，設she計ji了le一yi個ge自zi動dong搜sou索suo空kong間jian，利li用yong搜sou索suo算suan法fa來lai確que定ding適shi合he數shu據ju集ji的de圖tu像xiang增zeng強qiang策ce略lve，製zhi定ding執zhi行xing的de順shun序xu並bing且qie自zi動dong執zhi行xing。比bi如ru將jiang一yi個ge動dong物wu或huo植zhi物wu照zhao片pian數shu據ju集ji輸shu入ru給geiAutoAugment，AutoAugment通過計算會確定出先平移再剪裁是讓AI對於數據“陌生感”最大化的解決方案，然後開始自動執行。是不是很精妙？
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