Co je Data Augmentation?

Jednou z nejčastějších výzev pro společnosti, které chtějí implementovat řešení strojového učení, je nedostatek dat. Často je to zároveň nákladné a časově náročné shromažďovat je. Současně je výkon modelů strojového učení a hlubokého učení silně závislý na kvalitě, množství a relevanci trénovacích dat.

Zde vstupuje do hry data augmentation.

Data augmentation lze definovat jako soubor technik, které uměle zvyšují množství dat. Tyto techniky generují nové datové body z existujících dat a mohou zahrnovat provedení malých změn na datech nebo použití modelů hlubokého učení pro generování nových dat.

Důležitost Data Augmentation

Techniky data augmentation postupně rostou v popularitě v posledních letech. Existuje několik důvodů pro to. Jedním z nich je, že zlepšují výkon modelů strojového učení a vedou k více rozmanitým datovým sadám.

Mnohé aplikace hlubokého učení, jako je detekce objektů, klasifikace obrazů, rozpoznávání obrazů, porozumění přirozenému jazyku a semantická segmentace, závisí na technikách data augmentation. Výkon a výsledky modelů hlubokého učení jsou zlepšeny generováním nových a rozmanitých trénovacích datových sad.

Data augmentation také snižují provozní náklady spojené se shromažďováním a označováním dat. Například označování a shromažďování dat mohou být pro společnosti časově náročné a nákladné, a proto se spoléhají na transformaci datových sad pomocí technik data augmentation, aby snížily náklady.

Jedním z hlavních kroků při přípravě datového modelu je čištění dat, což vede k vysokou přesností modelů. Tento proces čištění může snížit reprezentativnost dat, což způsobí, že model nebude schopen poskytnout dobré předpovědi. Techniky data augmentation lze použít k tomu, aby modely strojového učení byly více robustní, vytvářením variací, se kterými se model může setkat ve skutečném světě.

Jak funguje Data Augmentation?

Data augmentation se často používá pro klasifikaci obrazů a segmentaci. Je běžné provádět změny na vizuálních datech a používat generativní adversní sítě (GAN) pro generování syntetických dat. Některé z klasických aktivit zpracování obrazů pro data augmentation zahrnují padding, náhodnou rotaci, vertikální a horizontální převracení, přepočítání, překlad, ořezání, zoomování, změnu kontrastu a další.

Existuje několik pokročilých modelů pro data augmentation:

• Generativní adversní sítě (GAN): GAN pomáhají naučit se vzorce z vstupních datových sad a automaticky vytvářet nové příklady pro trénovací data.
• Neural Style Transfer: Tyto modely kombinují obsah obrazu a styl obrazu a oddělují styl od obsahu.
  
• Učení s posilováním: Tyto modely trénují agenty, aby dosáhli cílů a činili rozhodnutí ve virtuálním prostředí.

Další významnou aplikací pro data augmentation je zpracování přirozeného jazyka (NLP). Jelikož je jazyk tak složitý, může být velmi náročné augmentovat textová data.

Existuje několik hlavních metod pro augmentaci dat NLP, včetně jednoduchých operací, jako je nahrazení synonym, vložení slov a výměna slov. Další běžnou metodou je zpětné překladu, které zahrnuje zpětné překladu textu z cílového jazyka zpět do původního jazyka.

Výhody a omezení Data Augmentation

Je důležité poznamenat, že existují jak výhody, tak omezení data augmentation.

Pokud jde o výhody, data augmentation mohou zlepšit přesnost předpovědí modelů přidáním více trénovacích dat, prevencí nedostatku dat, snížením nadměrného přizpůsobení dat, zvýšením obecnosti a řešením problémů s nerovnováhou tříd v klasifikaci.

Data augmentation také snižují náklady spojené se shromažďováním a označováním dat, umožňují předpověď vzácných událostí a posilují ochranu dat.

Současně jsou omezeními data augmentation vysoké náklady na zajištění kvality augmentovaných datových sad. Zahrnuje také rozsáhlý výzkum a vývoj pro vytváření syntetických dat s pokročilými aplikacemi.

Pokud používáte techniky data augmentation, jako jsou GAN, může být ověření obtížné. Je také obtížné řešit vrozenou předpojatost původních dat, pokud přetrvává v augmentovaných datech.

Případy použití Data Augmentation

Data augmentation je jednou z nejoblíbenějších metod pro umělé zvyšování množství dat pro trénování modelů AI a je používána v širokém spektru domén a odvětví.

Dvě z nejvýznamnějších odvětví, která využívají sílu data augmentation, jsou autonomní vozidla a zdravotnictví:

• Autonomní vozidla: Data augmentation je důležité pro vývoj autonomních vozidel. Simulační prostředí postavená s mechanismy učení s posilováním pomáhají trénovat a testovat systémy AI s nedostatkem dat. Simulační prostředí lze modelovat na základě specifických požadavků pro generování reálných příkladů.

• Zdravotnictví: Zdravotnické odvětví také využívá data augmentation. Často nelze použít pacientova data k trénování modelu, což znamená, že většina dat je filtrována z trénování. V některých případech není dostatek dat o konkrétní nemoci, takže data lze augmentovat variantami existujících dat.

Jak augmentovat data

Pokud chcete augmentovat data, měli byste začít identifikací mezer ve vašich datech. To může zahrnovat hledání chybějících demografických informací, například. Všechny aktivity by také měly podporovat misi vaší společnosti, a proto je důležité priorizovat mezery na základě toho, jak by informace mohly posunout misi dopředu.

Dalším krokem je identifikace zdroje chybějících dat, jako je například třetí strany. Při vyhodnocování dat byste měli zohlednit náklady, úplnost a úroveň složitosti a úsilí potřebného pro integraci.

Data augmentation může vyžadovat čas, a proto je důležité naplánovat čas a zdroje. Mnohé třetí strany vyžadují investice. Je také kritické naplánovat, jak budou data shromažďována a získávána, a zhodnotit návratnost investic do dat.

Posledním krokem je určení, kde budou data uložena, což může zahrnovat přidání do pole ve vašem AMS nebo jiném systému.

Samozřejmě, že toto je pouze základní nárys procesu data augmentation. Skutečný proces bude zahrnovat mnohem více, a proto je důležité mít dobře vybavený tým odborníků na data a další odborníky. Ale naplánováním a provedením procesu data augmentation můžete zajistit, že vaše organizace má nejlepší možné data pro přesné předpovědi.