AIのデータ増強とAI強化の解説

このチュートリアルでは、画像、テキスト、音声に対応するAugLyを用いた、包括的なマルチモーダルなデータ増強と頑健性のワークフローを構築します。まず、最新の依存関係の互換性の問題を解決し、実験が自己完結型で再現可能であるように決定論的な合成データセットを生成します。次に、AugLyの関数ベースおよびクラスベースのAPI、メタデータと強度追跡、確率的合成、bounding-box-awareな変換、およびカスタム変換を探求します。このワークフローを実用的な頑健性実験に拡張し、画像歪み下のperceptual-hash copy detectionをベンチマークし、敵対的摂動、Unicode obfuscation、sanitization、およびadversarial trainingに対するテキスト分類器を評価します。また、音声増強を統合し、クエリ可能なメタデータウェアハウスを構築し、AugLyの変換をPyTorchのdatasetsおよびDataLoadersに直接接続します。これにより、データ増強をデータ生成メカニズムと測定可能な頑健性ツールの両方として、エンドツーエンドで捉えることができます。