Hvad er Data Augmentation?

En af de mest almindelige udfordringer for virksomheder, der søger at implementere machine learning-løsninger, er utilstrækkelig data. Det er ofte både kostbart og tidskrævende at indsamle den. Samtidig er præstationen af machine learning- og deep learning-modeller højt afhængig af kvaliteten, mængden og relevansen af træningsdataene. 

Det er her, data augmentation kommer ind i billedet. 

Data augmentation kan defineres som en samling af teknikker, der kunstigt øger mængden af data. Disse teknikker genererer nye datapunkter fra eksisterende data og kan inkludere små ændringer i data eller brug af deep learning-modeller til at generere ny data. 

Indsatsen af Data Augmentation

Data augmentation-teknikker har været støt voksende i popularitet over de sidste få år. Der er flere grunde til dette. For det første forbedrer det præstationen af machine learning-modeller og fører til mere diverse datasæt. 

Mange deep learning-applikationer som objektgenkendelse, billedklassifikation, billedgenkendelse, naturlig sprogforståelse og semantisk segmentering afhænger af data augmentation-metoder. Præstationen og resultaterne af deep learning-modellerne forbedres ved at generere nye og diverse træningsdatasæt. 

Data augmentation reducerer også de driftsomkostninger, der er forbundet med dataindsamling. For eksempel kan dataetikettering og -indsamling være både tidskrævende og dyre for virksomheder, så de afhænger af at transformere datasæt gennem data augmentation-teknikker for at reducere omkostningerne. 

En af de vigtigste trin i forberedelsen af en datamodel er at rense data, hvilket kan føre til højpræcise modeller. Denne rensningsproces kan reducere repræsentativiteten af data, hvilket gør, at modellen ikke kan give gode forudsigelser. Data augmentation-teknikker kan bruges til at hjælpe machine learning-modellerne med at blive mere robuste ved at skabe variationer, som modellen kan møde i den virkelige verden. 

Hvordan fungerer Data Augmentation? 

Data augmentation bruges ofte til billedklassifikation og segmentering. Det er almindeligt at lave ændringer på visuel data, og generative adversarial networks (GANs) bruges til at skabe syntetisk data. Nogle af de klassiske billedbehandlingsaktiviteter til data augmentation inkluderer padding, tilfældig rotation, lodret og vandret flip, om-skalaering, translation, beskæring, zoom, kontrastændring og mere. 

Der er nogle avancerede modeller for data augmentation: 

• Generative Adversarial Networks (GANs): GANs hjælper med at lære mønstre fra inputdatasæt og automatisk skabe nye eksempler for træningsdata. 
• Neural Style Transfer: Disse modeller kombinerer indholdsbillede og stilbillede, samt adskiller stil fra indhold.
  
• Reinforcement Learning: Disse modeller træner agenter til at opnå mål og træffe beslutninger i en virtuel omgang. 

En anden stor anvendelse af data augmentation er naturlig sprogbehandling (NLP). Fordi sprog er så komplekst, kan det være ekstremt udfordrende at udvide tekstdata. 

Der er nogle hovedmetoder for NLP-data augmentation, herunder let data augmentation (EDA)-operationer som synonym erstattelse, ord indsættelse og ord udskiftning. En anden almindelig metode er back-oversættelse, som indebærer at oversætte tekst fra målsproget tilbage til det oprindelige sprog. 

Fordele og Begrænsninger af Data Augmentation

Det er vigtigt at bemærke, at der både er fordele og begrænsninger ved data augmentation. 

Når det kommer til fordelene, kan data augmentation forbedre modellens forudsigelsesnøjagtighed ved at tilføje mere træningsdata, forhindre data-mangel, reducere data overfitting, øge generalisering og løse klassificeringsproblemer med urent klassificering. 

Data augmentation reducerer også omkostningerne forbundet med dataindsamling og -etikettering, muliggør sjældne begivenhedsforudsigelser og styrker data-sikkerheden. 

På samme tid indebærer begrænsningerne af data augmentation en høj kvalitets sikringsomkostning for de udvidede datasæt. Det indebærer også tung forskning og udvikling for at opbygge syntetisk data med avancerede anvendelser. 

Hvis du bruger data augmentation-teknikker som GANs, kan verificering vise sig at være svært. Det er også udfordrende at adresse den indbyggede bias af den oprindelige data, hvis den består i den udvidede data. 

Data Augmentation Anvendelseseksempler

Data augmentation er en af de mest populære metoder til kunstigt at øge mængden af data til træning af AI-modeller, og det bruges på tværs af en bred vifte af domæner og industrier. 

To af de mest fremtrædende industrier, der udnytter kraften af data augmentation, er autonome køretøjer og sundhedssektoren: 

• Autonome Køretøjer: Data augmentation er vigtigt for udviklingen af autonome køretøjer. Simuleringsmiljøer bygget med forstærkede læringsmekanismer hjælper med at træne og teste AI-systemer med data-mangel. Simuleringsmiljøet kan modelleres på basis af bestemte krav for at generere eksempler fra den virkelige verden.

• Sundhedssektoren: Sundhedssektoren bruger også data augmentation. Ofte kan en patients data ikke bruges til at træne en model, hvilket betyder, at en stor del af dataene filtreres fra træning. I andre tilfælde er der ikke nok data omkring en bestemt sygdom, så data kan udvides med variationer af den eksisterende. 

Hvordan Udvide Data

Hvis du søger at udvide data, skal du starte med at identificere huller i dine data. Dette kan indebære at lede efter manglende demografisk information, for eksempel. Alle aktiviteter skal også understøtte virksomhedens mission, så det er vigtigt at prioritere huller baseret på, hvordan informationen vil fremme missionen. 

Det næste trin er at identificere, hvor du vil få den manglende data, som for eksempel gennem et tredjeparts datasæt. Når du vurderer data, skal du se på omkostningerne, fuldstændigheden og niveauet af kompleksitet og indsats, der er nødvendig for integration. 

Data augmentation kan tage tid, så det er vigtigt at planlægge tiden og ressourcerne. Mange tredjeparts datakilder kræver investeringer. Det er også kritisk at planlægge, hvordan data vil blive indsamlet og erhvervet, og ROI på data skal vurderes. 

Det sidste trin er at bestemme, hvor data vil blive gemt, hvilket kan indebære at tilføje det til et felt i din AMS eller et andet system. 

Selvfølgelig er dette kun en grundlæggende redegørelse for processen med data augmentation. Den faktiske proces vil inkludere meget mere, hvilket er hvorfor det er afgørende at have et veludrustet hold af datavidenskabsmænd og andre eksperter. Men ved at planlægge og gennemføre en data augmentation-proces kan du sikre, at din organisation har den bedst mulige data for nøjagtige forudsigelser.