Data Augmentation
เทคนิคเพิ่มคุณค่าข้อมูลฝึกสำหรับ AI
แปลงข้อมูลจำกัดให้กลายเป็นชุดข้อมูลที่หลากหลายและแข็งแกร่ง
เพิ่มขนาดข้อมูล
ลด overfitting
เพิ่มประสิทธิภาพ
เทคนิคการเพิ่มข้อมูล
T Traditional Augmentation
Geometric Transforms
- • การหมุน (Rotation)
- • การย่อขยาย (Scaling)
- • การเลื่อน (Translation)
- • การพลิก (Flipping)
Color Adjustments
- • ความสว่าง (Brightness)
- • ความคมชัด (Contrast)
- • สีสัน (Saturation)
- • ฮิว (Hue shifting)
Noise & Distortion
- • สัญญาณรบกวน (Gaussian Noise)
- • การเบลอ (Blur)
- • การบิดเบี้ยว (Distortion)
- • การตัดส่วน (Cropping)
A Advanced Augmentation
Generative Augmentation
- • GANs สำหรับสร้างข้อมูล
- • VAE (Variational Autoencoders)
- • Diffusion Models
- • Neural Style Transfer
Mix-based Methods
- • Mixup - ผสมภาพ
- • CutMix - ตัดแปะ
- • Mosaic - โมเสก
- • Copy-Paste
AutoAugment
- • ค้นหานโยบายอัตโนมัติ
- • RandAugment
- • TrivialAugment
- • AugMax
การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรม
การควบคุมคุณภาพ
เพิ่มข้อมูลของชิ้นงานที่มีความผิดปกติ
- การตรวจสอบรอยแตก
- ความผิดปกติผิวเคลือบ
- การผิดพลาดของประกอบ
การตรวจสอบอุปกรณ์
สร้างข้อมูลสภาวะการทำงานที่หลากหลาย
- การสั่นสะเทือนผิดปกติ
- เสียงผิดปกติ
- รูปแบบความร้อน
ระบบความปลอดภัย
เพิ่มข้อมูลสถานการณ์อันตราย
- การตรวจจับควัน
- การหกรั่วไหล
- อุปกรณ์ป้องกันส่วนบุคคล
การปรับปรุงกระบวนการ
สร้างข้อมูลหลากหลายสภาวะการผลิต
- พารามิเตอร์การผลิต
- อัตราการผลิต
- ประสิทธิภาพพลังงาน
การบำรุงรักษาเชิงทำนาย
เพิ่มข้อมูลการเสื่อมสภาพของอุปกรณ์
- การสึกหรอของชิ้นส่วน
- การเสื่อมสภาพของน้ำมัน
- ความร้อนสูงผิดปกติ
ห่วงโซ่อุปทาน
เพิ่มข้อมูลสถานการณ์ห่วงโซ่อุปทาน
- การจัดการสินค้าคงคลัง
- การพยากรณ์อุปสงค์
- การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง
กรอบการทำงาน Data Augmentation
ขั้นตอนการใช้งาน
วิเคราะห์ข้อมูลเดิม
ประเมินขนาด คุณภาพ และการกระจายของข้อมูล
เลือกเทคนิค
เลือกวิธีการที่เหมาะสมกับประเภทข้อมูลและปัญหา
ทดสอบและปรับแต่ง
ทดลองพารามิเตอร์และวัดผลกระทบต่อโมเดล
ผลิตและตรวจสอบ
สร้างข้อมูลใหม่และตรวจสอบคุณภาพ
เครื่องมือและไลบรารี
Python Libraries
Albumentations, imgaug, Augmentor, torchvision
Deep Learning Frameworks
TensorFlow/Keras, PyTorch, JAX
AutoML Platforms
AutoKeras, Auto-sklearn, H2O.ai
Cloud Services
AWS SageMaker, Google AutoML, Azure ML
พร้อมเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลของคุณ?
เริ่มโครงการ Data Augmentation สำหรับโมเดล AI ที่แข็งแกร่งขึ้น