Co je Data Augmentation?

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

Právě zde přichází data augmentation.

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

Důležitost Data Augmentation

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

Mnoho aplikací hlubokého učení, jako je detekce objektů, klasifikace obrazů, rozpoznávání obrazů, porozumění přirozenému jazyku a semantická segmentace, závisí na metodách data augmentation. Výkon a výsledky modelů hlubokého učení se zlepšují generováním nových a rozmanitých trénovacích datových sad.

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

Jedním z hlavních kroků při přípravě modelu dat je čištění dat, což vede k vysoce přesným modelům. 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 odolnější vytvořením variací, se kterými se model může setkat ve skutečném světě.

Jak funguje Data Augmentation?

Data augmentation se často používají pro klasifikaci a segmentaci obrazů. Je obvyklé provádět změny na vizuálních datech a generativní adversativní sítě (GAN) se používají pro vytvoření syntetických dat. Některé z klasických aktivit zpracování obrazů pro data augmentation zahrnují padding, náhodnou rotaci, vertikální a horizontální převracení, přepočítání, překlad, ořezání, přiblížení, změnu kontrastu a další.

Existuje několik pokročilých modelů pro data augmentation:

• Generativní Adversativní Sítě (GAN): GAN pomáhají naučit se vzorce z vstupních datových sad a automaticky vytvářet nová příklad pro trénovací data.
• Neuronový Přenos Stylov: Tyto modely kombinují obsah obrazu a styl obrazu a oddělují styl od obsahu.
• Učení Posílením: Tyto modely trénují agenty, aby dosáhli cílů a učili se rozhodovat v virtuálním prostředí.

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

Existuje několik hlavních metod pro NLP data augmentation, včetně snadných operací EDA, jako je nahrazení synonym, vložení slov a výměna slov. Další běžnou metodou je zpětné překladu, který 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 modelu přidáním více trénovacích dat, prevencí nedostatku dat, snížením nadměrného přizpůsobení dat, zvýšením generalizace a řešením problémů s nerovnováhou tříd v klasifikaci.

Data augmentation také snižují náklady spojené se shromažďováním a označováním dat, umožňují předpovídat vzácné události 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, ověření může být 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 jsou důležitá pro vývoj autonomních vozidel. Simulační prostředí postavená s mechanismy učení posílením pomáhají trénovat a testovat systémy AI s nedostatkem dat. Simulační prostředí lze modelovat na základě specifických požadavků pro generování reálných příkladů.
• Zdravotnictví: Odvětví zdravotnictví také využívá data augmentation. Často nelze použít data pacienta 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 v datech. To může zahrnovat hledání chybějících demografických informací. Všechny aktivity by také měly podporovat misi vaší společnosti, takže je důležité priorizovat mezery na základě toho, jak by informace pokročily misí.

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

Data augmentation může trvat čas, takže je důležité naplánovat čas a zdroje. Mnoho zdrojů třetích stran vyžaduje 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 nástin procesu data augmentation. Skutečný proces bude zahrnovat mnohem více, což je důvod, proč je důležité mít dobře vybavený tým datových vědců a dalších odborníků. Ale plánováním a prováděním procesu data augmentation můžete zajistit, aby vaše organizace měla nejlepší možná data pro přesné předpovědi.