Pourquoi ajouter du bruit à une image pour l'apprentissage automatique ?
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le bruit fait référence aux erreurs de données ou aux données qui contiennent une grande proportion d'informations sans signification. Le bruit désigne également les données qui ne sont pas clairement comprises par l'utilisateur. Il est parfois appelé "données corrompues".
On parle de bruit d'attribut lorsqu'un ou plusieurs attributs s'écartent de la distribution générale des autres attributs. Plus l'écart est important pour une ou plusieurs observations, plus il y a de preuves qu'il y a du bruit.
Le bruit de verre désigne le rapport entre les entrées de données contradictoires et le nombre réel d'entrées dans les données analysées. Il s'agit du nombre d'entrées dupliquées auxquelles on a attribué des annotations de classe différentes.
Du bruit est ajouté pour augmenter la variabilité des images. Cela permet d'entraîner les modèles de machines et d'éviter qu'ils ne soient trop adaptés.
Lorsque du bruit est ajouté aux images, il est capable de manipuler l'apparence d'une image pour la faire paraître de meilleure qualité qu'elle ne l'est en réalité. L'illusion d'optique est ici capable d'attirer le regard d'un médecin ou d'un être humain.
Le bruit permet de tester les performances des algorithmes. D'une certaine manière, cela permet d'éviter la surgénéralisation.
Il s'agit d'une branche de l'intelligence artificielle qui forme les ordinateurs à penser de la même manière que les humains, avec un minimum d'effort humain. Cela se fait généralement par l'exploration de données et l'identification de modèles.
L'apprentissage automatique supervisé utilise des ensembles de données annotées pour former des algorithmes. Cela permet de classer les données ou de prédire avec précision les résultats.
L'apprentissage automatique non supervisé utilise des modèles sous-jacents provenant d'ensembles de données non annotées qui ne font pas référence à des prédictions annotées.
Dans le cadre de l'apprentissage automatique semi-supervisé, une grande partie des données non annotées est fusionnée avec une petite partie des données annotées.
Le renforcement est une forme d'apprentissage automatique qui récompense un comportement ou une action souhaitée et pénalise les comportements non souhaités. Il permet de créer des modèles d'apprentissage automatique qui prennent une séquence de décisions.
Il s'agit d'une forme d'illusion d'optique ajoutée aux photos. Elle peut prendre la forme d'une luminosité ou de détails de couleur.
C'est l'action de faire varier de manière aléatoire la luminosité ou les détails des couleurs d'une image. Cette opération est réalisée par les capteurs d'image d'un scanner ou d'un appareil photo numérique.
Mais ce type de bruit se remarque sur les capteurs d'images numériques, où les prises de vue ont une durée d'exposition plus longue et où certains pixels ont tendance à donner des intensités lumineuses supérieures à la moyenne.
Ce type de bruit dépend de l'appareil photo, car il est introduit par l'appareil photo après la lecture des données de son capteur numérique. Il est plus visible lorsque la luminosité des images est excessive.
Il permet de responsabiliser les modèles. En général, les modèles d'apprentissage ne sont capables que de prédire les données d'accord, mais ne sont pas en mesure de le faire avec le monde en général. Les modèles de formation sont censés apprendre les modèles des données de formation plutôt que de les mémoriser. C'est là que l'ajout de bruit à une image joue un rôle majeur.
Il permet également d'éviter les résultats non souhaités. Les bruits sont les deux images parce que les modèles de formation présentent un niveau de rigidité plus élevé dans leur capacité de raisonnement. Le bruit ajoute à la flexibilité du modèle, ce qui permet d'éviter les résultats trop généralisés.
Le bruit dans les images assure des variations stratégiques des résultats sur les données d'entraînement. Cela est dû au fait qu'il est ajouté à toutes les images avant que le modèle d'apprentissage n'apprenne à faire des inférences.
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