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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(gei)AutoAugment，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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