ما هي تعزيز البيانات؟

من التحديات الشائعة التي تواجه الشركات التي تبحث عن تنفيذ حلول التعلم الآلي هي نقص البيانات. في كثير من الأحيان يكون جمعها مكلفًا ومستهلكًا للوقت. وفي الوقت نفسه، يعتمد أداء نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق بشكل كبير على جودة وكمية وملاءمة بيانات التدريب.

هنا يأتي دور تعزيز البيانات.

يمكن تعريف تعزيز البيانات على أنه مجموعة من التقنيات التي تزيد بشكل اصطناعي من كمية البيانات. هذه التقنيات تنتج نقاط بيانات جديدة من البيانات الحالية ويمكن أن تشمل إجراء تعديلات صغيرة على البيانات أو استخدام نماذج التعلم العميق لتوليد بيانات جديدة.

أهمية تعزيز البيانات

لقد نمت تقنيات تعزيز البيانات بشكل مطرد في الشهرة خلال السنوات القليلة الماضية. هناك عدة أسباب لذلك. أولًا، تحسن أداء نماذج التعلم الآلي وترتفع تنوع قواعد البيانات.

تعتمد العديد من التطبيقات العميقة مثل الكشف عن الكائنات، تصنيف الصور، التعرف على الصور، فهم اللغة الطبيعية والتقسيم الدلالي على أساليب تعزيز البيانات.

تعزيز البيانات يقلل أيضًا من التكاليف التشغيلية المرتبطة بجمع البيانات. على سبيل المثال، يمكن أن تكون تعليم وتجميع البيانات وقتية ومكلفة للشركات، لذلك تعتمد على تحويل مجموعات البيانات من خلال تقنيات تعزيز البيانات لتقليل التكاليف.

إحدى الخطوات الرئيسية لتحضير نموذج بيانات هو تنظيف البيانات، مما يؤدي إلى نماذج دقيقة. يمكن أن يقلل هذا العملية من تمثيلية البيانات، مما يجعل النموذج غير قادر على تقديم تنبؤات جيدة. يمكن استخدام تقنيات تعزيز البيانات لمساعدة نماذج التعلم الآلي على أن تكون أكثر متانة من خلال إنشاء تنوعات قد تواجهها في العالم الحقيقي.

كيف يعمل تعزيز البيانات؟

غالبًا ما يتم استخدام تعزيز البيانات لتصنيف الصور والتقسيم.

هناك بعض النماذج المتقدمة لتعزيز البيانات:

• شبكات التوليد المعادية (GANs): تساعد GANs على تعلم الأنماط من مجموعات البيانات المدخلة وتوليد أمثلة جديدة لبيانات التدريب تلقائيًا.
• نقل نمط عصبي: تختلط هذه النماذج بين صورة المحتوى ونمط الصورة، وكذلك فصل النمط عن المحتوى.
• التعلم بالتعزيز: تتدرب هذه النماذج وكلاء على إنجاز أهداف واتخاذ قرارات في بيئة افتراضية.

تطبيق آخر مهم لتعزيز البيانات هو معالجة اللغة الطبيعية (NLP). بسبب تعقيد اللغة، يمكن أن يكون من الصعب للغاية تعزيز بيانات النص.

هناك بعض الطرق الرئيسية لتعزيز بيانات NLP، بما في ذلك عمليات تعزيز البيانات البسيطة مثل استبدال المرادفات وإدراج الكلمات وتبادل الكلمات. طريقة أخرى شائعة هي الترجمة العكسية، التي تتضمن ترجمة النص من اللغة الهدف مرة أخرى إلى اللغة الأصلية.

فوائد وقيود تعزيز البيانات

من المهم ملاحظة أن هناك فوائد وقيود لتعزيز البيانات.

عندما يتعلق الأمر بالفوائد، يمكن لتعزيز البيانات تحسين دقة التنبؤ بالنموذج من خلال إضافة المزيد من بيانات التدريب، ومنع ندرة البيانات، وتقليل تعزيز البيانات، وزيادة التعميم، وحل مشاكل عدم التوازن الصفDR في التصنيف.

كما يقلل تعزيز البيانات من التكاليف المرتبطة بجمع وتصنيف البيانات، وتمكين التنبؤ بالحدث النادر، وتعزيز خصوصية البيانات.

في الوقت نفسه، تتضمن قيود تعزيز البيانات تكلفة عالية لضمان جودة مجموعات البيانات المعززة. كما يتضمن البحث والتطوير المكثفين بناء بيانات اصطناعية مع تطبيقات متقدمة.

إذا كنت تستخدم تقنيات تعزيز البيانات مثل GANs، يمكن أن يثبت التحقق صعوبة. كما أنه من الصعب معالجة الانحياز المتأصل في البيانات الأصلية إذا استمر في البيانات المعززة.

حالات استخدام تعزيز البيانات

تعزيز البيانات هو واحد من أكثر الطرق شعبية لزيادة كمية البيانات بشكل اصطناعي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ويستخدم على نطاق واسع في مجالات وصناعات مختلفة.

سنتين من الصناعات الأكثر بروزًا التي تستخدم قوة تعزيز البيانات هما السيارات المستقلة والرعاية الصحية:

• السيارات المستقلة: تعزيز البيانات مهم لتطوير السيارات المستقلة. تساعد بيئات المحاكاة التي تم بناؤها مع آليات التعلم بالتعزيز على تدريب ونظام الاختبار لأنظمة الذكاء الاصطناعي مع ندرة البيانات.
• الرعاية الصحية: تستخدم صناعة الرعاية الصحية تعزيز البيانات أيضًا. في كثير من الأحيان، لا يمكن استخدام بيانات المريض لتدريب نموذج، مما يعني أن الكثير من البيانات يتم تصفيتها من التدريب. في بعض الحالات، لا توجد بيانات كافية حول مرض معين، لذلك يمكن تعزيز البيانات بمتغيرات من البيانات الحالية.

كيفية تعزيز البيانات

إذا كنت تبحث عن تعزيز البيانات، يجب أن تبدأ بتحديد الفجوات في بياناتك. قد يتضمن ذلك البحث عن معلومات ديموغرافية مفقودة، على سبيل المثال. يجب أن تدعم جميع الأنشطة أيضًا مهمة شركتك، لذلك من المهم تحديد الأولويات للفجوات بناءً على كيفية تقدم المعلومات للمهمة.

الخطوة التالية هي تحديد مكان الحصول على البيانات المفقودة، مثل مجموعة بيانات طرف ثالث. عند تقييم البيانات، يجب النظر في التكلفة والكامل ومستوى التعقيد والجهد المطلوب للدمج.

يمكن أن يستغرق تعزيز البيانات وقتًا، لذلك من المهم تخطيط الوقت والموارد. تتطلب الكثير من مصادر البيانات الثالثة استثمارات. كما أنه من الحاسم تخطيط كيفية جمع البيانات واكتسابها، وقياس عائد الاستثمار للبيانات.

الخطوة الأخيرة هي تحديد مكان تخزين البيانات، والتي يمكن أن تتضمن إضافتها إلى حقل في نظام إدارة المحتوى أو نظام آخر.

بالطبع، هذا只是 مخطط أساسي لعملية تعزيز البيانات. سيتضمن العملية الفعلية الكثير، لذلك من المهم وجود فريق مجهز جيدًا من علماء البيانات والخبراء الآخرين. ولكن من خلال تخطيط وتنفيذ عملية تعزيز البيانات، يمكنك ضمان أن تتمتع مؤسستك بأفضل بيانات ممكنة للتنبؤات الدقيقة.