{"conversations": [{"from": "human", "value": "Trebakuntza datuen multzoaren zati handi bat orokorrean atzeko datuak izan behar dute objektu bat trebatzean ikasteko eredu sakona detektatzean? Erantzun niri, ikasketa sakoneko eta ordenagailuko ikusmenean esperientziaren bat duen jakintsua banintz bezala."}, {"from": "gpt", "value": "Trebakuntzako objektu batzuek ikastearen modelo sakona detektatzeko, normalean gomendagarria da trebatzeko datuen zati bat atzeko planoko irudiak izatea objekturik gabe (normalean datu multzoko 50-70aren inguruan). Gako-arrazoi batzuk: - atzeko planoko datu kopuru handiak edukiz atzeko planoko eszenaren ereduak ikasten eta \"normal\" zer den ulertzen laguntzen du, beraz, hobeto antzeman ditzake anomaliak (objectak). Liu et al. (2016) bezalako hobekuntzak zehaztasunez erakusten dira atzeko planoko datuen desorekapen handiagoaz. - Klasearen desorekapen bat da, eta adibide gutxik izan arren, beti izan daitezke ereduei aurre egiteko eta objektu positiboei aurre egiteko aukera ematen zaie. Atzeko planoko objektu baliagarriak beren objektu erlatiboei eta area erlatiboei buruzko informazio zehatzagoak ematen diete. Horrela, adibidez, datu-tamaina osoaren ehunekoa eta datuen garrantzi zehatza (zien kopurua) izan daiteke."}, {"from": "human", "value": "Orain sugeen bideo libreen zerrenda egingo didazu... nahikoa atzeko datu desberdinekin?"}, {"from": "gpt", "value": ""}]}