أثرِ مجموعات بيانات التدريب الخاصة بك ببيانات واقعية ومتنوعة. استفد من واجهة برمجة تطبيقات البحث عبر الويب الخاصة بنا لتوليد بيانات اصطناعية عالية الجودة، وتقليل التجاوز (overfitting)، وبناء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة ودقة.
تعزيز البيانات هو تقنية حاسمة في تعلم الآلة (ML) والتعلم العميق تُستخدم لتوسيع مجموعة بيانات التدريب بشكل اصطناعي. من خلال إنشاء نسخ معدلة من البيانات الموجودة أو توليد بيانات اصطناعية جديدة، فإنها تحسن أداء النموذج ومتانته.
أحد التطبيقات الرئيسية هو في رؤية الكمبيوتر لمهام مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات. من خلال تطبيق تقنيات تعزيز الصور - مثل التدوير، والقلب، والقص، وتغيير الألوان - يمكن للمطورين توسيع مجموعة بيانات محدودة. هذه العملية حيوية لمنع التجاوز (overfitting)، حيث يفشل النموذج في التعميم. والنتيجة هي نموذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة مع تحسن كبير في دقة النموذج على الصور الجديدة غير المرئية.
في التصوير الطبي (مثل الأشعة السينية، الرنين المغناطيسي)، يعد ندرة البيانات تحديًا كبيرًا بسبب خصوصية المريض وندرة بعض الأمراض. يسمح تعزيز البيانات للباحثين بإنشاء بيانات اصطناعية واقعية لتدريب نماذج التعلم العميق للكشف عن الأمراض. وهذا يساعد في بناء نماذج دقيقة وموثوقة للغاية يمكنها تحديد التشوهات الدقيقة، حتى مع مجموعة بيانات أولية صغيرة، مما يساعد في التشخيص في نهاية المطاف.
تعتمد المركبات ذاتية القيادة والسيارات ذاتية القيادة على نماذج الذكاء الاصطناعي لإدراك بيئتها. يعد تعزيز البيانات وتوليد البيانات الاصطناعية ضروريين لتدريب هذه النماذج على التعامل مع 'الحالات الهامشية' النادرة والظروف المعاكسة مثل الأمطار الغزيرة أو الثلوج أو الإضاءة المنخفضة. من خلال تعزيز بيانات التدريب لتشمل هذه السيناريوهات، يصبح نظام اكتشاف الكائنات في السيارة أكثر موثوقية وتزداد متانة نموذجه، وهو أمر بالغ الأهمية للسلامة.
بالإضافة إلى الصور، يعد تعزيز النصوص أمرًا بالغ الأهمية لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP). لمهام مثل تحليل المشاعر، وتصنيف النصوص، وتدريب روبوتات الدردشة، تعمل تقنيات مثل استبدال المرادفات، والترجمة العكسية، وإدراج الكلمات العشوائية على توسيع بيانات التدريب. وهذا يساعد نموذج تعلم الآلة على فهم الفروق الدقيقة في اللغة والسياق بشكل أفضل، مما يحسن أدائه عند التعامل مع بيانات نصية محدودة أو مجالات متخصصة.
شراكة مع منظمات رائدة لتقديم التميز.
اختبر قوة واجهة برمجة تطبيقات البحث عبر الويب الخاصة بنا للحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة لاحتياجات التعزيز الخاصة بك، مدعومة بنماذج متطورة وبنية تحتية سحابية قوية لدفع مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك إلى الأمام.
عزز خطوط أنابيب تعزيز البيانات الخاصة بك باستخدام واجهة برمجة تطبيقات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي توفر بيانات ويب شاملة لتوليد مجموعات تدريب غنية ومتنوعة لنماذج أكثر دقة.
ادمج تعزيز البيانات المدفوع بالبحث مباشرة مع أكثر من 100 نموذج ذكاء اصطناعي من خلال واجهات برمجة تطبيقات موحدة، مما يتيح نشر التطبيقات بنقرة واحدة.
إدارة دورة الحياة الكاملة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي، وتوفير حلول فعالة لتدريب النماذج على مجموعات البيانات المعززة، والاستدلال، والحوسبة عالية الأداء.
حلول شاملة مصممة لتعزيز نماذج تعلم الآلة الخاصة بك من خلال مصادر وتوليد بيانات عالية الجودة وقابلة للتطوير.
واجهة برمجة تطبيقات بحث محسّنة بالذكاء الاصطناعي، توفر بيانات موثوقة وذات صلة عالية لبناء وتوسيع مجموعات بيانات التدريب الخاصة بك.
تغذية البيانات المعززة بسلاسة إلى مكتبة متنوعة تضم أكثر من 100 نموذج تجاري ومفتوح المصدر عبر منصة Cloudsway Model.
وصول سريع إلى مثيلات GPU المصممة لتدريب الذكاء الاصطناعي المتطلب على مجموعات بيانات كبيرة ومعززة.
زيادة الأداء وعائد الاستثمار لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك عن طريق تحسين خط أنابيب البيانات والتدريب بالكامل عبر بيئات مختلفة.
إجابات على الأسئلة الشائعة حول استخدام واجهة برمجة تطبيقات البحث عبر الويب من Cloudsway لتعزيز البيانات.