Обогатите свои обучающие наборы данных реальными, разнообразными данными. Используйте наш API веб-поиска для генерации высококачественных синтетических данных, уменьшения переобучения и создания более надежных, точных моделей ИИ.
Расширение данных — это критически важная техника в машинном обучении (ML) и глубоком обучении, используемая для искусственного увеличения обучающего набора данных. Создавая измененные копии существующих данных или генерируя новые синтетические данные, она улучшает производительность и надежность модели.
Основное применение — в компьютерном зрении для таких задач, как классификация изображений и обнаружение объектов. Применяя методы аугментации изображений — такие как вращение, отражение, обрезка и сдвиги цвета — разработчики могут расширить ограниченный набор данных. Этот процесс жизненно важен для предотвращения переобучения, когда модель не может обобщать. Результатом является более надежная модель ИИ со значительно улучшенной точностью на новых, ранее не виденных изображениях.
В медицинской визуализации (например, рентген, МРТ) нехватка данных является серьезной проблемой из-за конфиденциальности пациентов и редкости некоторых заболеваний. Расширение данных позволяет исследователям создавать реалистичные синтетические данные для обучения моделей глубокого обучения для обнаружения заболеваний. Это помогает создавать высокоточные и надежные модели, которые могут выявлять тонкие аномалии, даже при небольшом исходном наборе данных, что в конечном итоге помогает в диагностике.
Автономные транспортные средства и беспилотные автомобили полагаются на модели ИИ для восприятия окружающей среды. Расширение данных и генерация синтетических данных необходимы для обучения этих моделей обработке редких «краевых случаев» и неблагоприятных условий, таких как сильный дождь, снег или низкая освещенность. Дополняя обучающие данные для включения этих сценариев, система обнаружения объектов транспортного средства становится более надежной, а ее устойчивость модели увеличивается, что критически важно для безопасности.
Помимо изображений, расширение текста имеет решающее значение для обработки естественного языка (NLP). Для таких задач, как анализ настроений, классификация текста и обучение чат-ботов, такие методы, как замена синонимов, обратный перевод и случайная вставка слов, расширяют обучающие данные. Это помогает модели машинного обучения лучше понимать языковые нюансы и контекст, улучшая ее производительность при работе с ограниченными текстовыми данными или специализированными областями.
Сотрудничаем с ведущими организациями для достижения превосходства.
Ощутите мощь нашего API веб-поиска для получения высококачественных, разнообразных данных для ваших нужд расширения, поддерживаемого передовыми моделями и надежной облачной инфраструктурой для продвижения ваших проектов ИИ.
Расширьте возможности ваших конвейеров расширения данных с помощью нашего API поиска на основе ИИ, получая всеобъемлющие веб-данные для создания богатых, разнообразных обучающих наборов для более точных моделей.
Интегрируйте расширение данных на основе поиска непосредственно с более чем 100 моделями ИИ через стандартизированные API, обеспечивая развертывание приложений в один клик.
Полное управление жизненным циклом для рабочих нагрузок ИИ, предоставляя эффективные решения для обучения моделей на расширенных наборах данных, вывода и высокопроизводительных вычислений.
Комплексные решения, разработанные для улучшения ваших моделей машинного обучения с помощью высококачественного, масштабируемого получения и генерации данных.
Оптимизированный ИИ API поиска, предоставляющий надежные и высокорелевантные данные для создания и расширения ваших обучающих наборов данных.
Бесшовно подавайте расширенные данные в разнообразную библиотеку из более чем 100 коммерческих и открытых моделей через платформу Cloudsway Model.
Быстрый доступ к экземплярам GPU, созданным для требовательного обучения ИИ на больших, расширенных наборах данных.
Максимизируйте производительность и рентабельность инвестиций для ваших моделей ИИ, оптимизируя весь конвейер данных и обучения в различных средах.
Ответы на популярные вопросы об использовании API веб-поиска Cloudsway для расширения данных.