谷歌研發黑科技 自動化的數據增強引發巨大關注

易百納技術社區訊 谷歌研發黑科技，自動化的數據增強引發巨大關注。此前，數據增強的方式主要是由科學家來進行的，這個過程中涉及到大量的知識，如果沒有強大的知識儲備的話，將難以完成。

在信息時代的今天，我們要面臨著各種各樣的數據，這些數據不僅僅數量十分巨大，而且對它的整理也是一個十分費力的工作。深度神經網路在最近幾年了取得了極大的發展，這種網路對於未來的人工智慧技術而言將會起到十分重要的作用。

而強大的神經網路主要歸功於對大量數據的收集整理，從理論上來說，只要增加數據的多樣性以及質量，那麼便可以起到更改模型的效果。因此，只要將數據處理好，那麼產品的性能便可以提升，這是一種方法，但是，這僅僅是從理論上來說的，在實際應用過程當中，如果要處理如此大量的數據的話，那麼將會是一件十分複雜的工作。

對於數據處理，目前有兩種方法，第一種是將圖像的對稱性，編入到模型結構當中去，但是這種方法難度較大，不具備實際應用的意義。

另外一種方法則是數據增強，這種方法主要是通過強化數據來增加它們的差異性，簡言之，主要是通過一些細微的特徵來辨別大量的數據，並且系統最終能夠在大量的例子當中發現規律。

此前，數據增強的方式主要是由科學家來進行的，這個過程中涉及到大量的知識，如果沒有強大的知識儲備的話，將難以完成。不過，這個情況將會在未來得到改變，谷歌人工智慧部門最近研發了一款AutoAugment，這個應用能夠自動為數據找到適合的數據增強方式，其不僅僅擁有著十分高的準確率，而且工作效率也大大提升。

這樣的成果具有十分重大的意義，在未來的人工智慧以及其他的神經網路系統中能夠發揮重大作用，這也是谷歌大力投入的結果，有付出必有回報。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！