Hvad er dataaugmentering?

En af de mest almindelige udfordringer for virksomheder, der søger at implementere maskinlæringsløsninger, er utilstrækkelig data. Det er ofte både dyrt og tidskrævende at indsamle det. Samtidig er præstationen af maskinlærings- og dybdlæringsmodeller højst afhængig af kvaliteten, mængden og relevansen af træningsdataene.

Det er her, dataaugmentering kommer ind i billedet.

Dataaugmentering 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 af data eller brug af dybdlæringsmodeller til at generere nye data.

Betydningen af dataaugmentering

Dataaugmentering-teknikker har været støt voksende i popularitet over de seneste par år. Der er flere grunde til dette. For det første forbedrer det præstationen af maskinlæringsmodeller og fører til mere diverse datasæt.

Mange dybdlæringsapplikationer som objektgenkendelse, billedklassifikation, billedgenkendelse, naturlig sprogforståelse og semantisk segmentering afhænger af dataaugmentering-metoder. Præstationen og resultaterne af dybdlæringsmodellerne forbedres ved at generere nye og diverse træningsdatasæt.

Dataaugmentering reducerer også de omkostninger, 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 dataaugmentering-teknikker for at reducere omkostningerne.

En af de vigtigste trin i forberedelsen af en datamodel er at rense dataene, hvilket fører til høj præcision i modellerne. Denne rensningsproces kan reducere repræsentativiteten af data, hvilket gør, at modellen ikke kan give gode forudsigelser. Dataaugmentering-teknikker kan bruges til at hjælpe maskinlæringsmodellerne med at blive mere robuste ved at skabe variationer, som modellen kan møde i den virkelige verden.

Hvordan fungerer Dataaugmentering?

Dataaugmentering bruges ofte til billedklassifikation og -segmentering. Det er almindeligt at lave ændringer på visuelle data, og generative adversarial nets (GANs) bruges til at skabe syntetisk data. Nogle af de klassiske billedbehandlingsaktiviteter til dataaugmentering inkluderer padding, tilfældig rotation, lodret og vandret flipping, om-skalaering, translation, beskæring, zoom, ændring af kontrast og mere.

Der er flere avancerede modeller for dataaugmentering:

• Generative Adversarial Networks (GANs): GANs hjælper med at lære mønstre fra inputdatasæt og automatisk skabe nye eksempler for træningsdata.
• Neural stiloverførsel: Disse modeller blander indholdsbilleder og stilbilleder samt adskiller stil fra indhold.
• Forstærkningslæring: Disse modeller træner agenter til at opnå mål og træffe beslutninger i et virtuelt miljø.

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

Der er flere hovedmetoder for NLP-dataaugmentering, herunder let dataaugmentering (EDA)-operationer som erstatning med synonymer, indsættelse af ord og ombytning af ord. En anden almindelig metode er back-oversættelse, som indebærer at oversætte tekst fra målsproget tilbage til det oprindelige sprog.

Fordele og begrænsninger af Dataaugmentering

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

Når det kommer til fordele, kan dataaugmentering forbedre modelprædiktionens nøjagtighed ved at tilføje mere træningsdata, forhindre dataskaarthed, reducere data overfitning, øge generalisering og løse klassificeringsproblemer med ulige klasser.

Dataaugmentering reducerer også omkostningerne forbundet med dataindsamling og -etikettering, muliggør sjældne begivenhedsforudsigelser og styrker beskyttelsen af privatliv i dataene.

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

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

Dataaugmentering Anvendelser

Dataaugmentering er en af de mest populære metoder til at kunstigt 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 dataaugmentering, er autonome køretøjer og sundhedssektoren:

• Autonome Køretøjer: Dataaugmentering er vigtigt for udviklingen af autonome køretøjer. Simuleringsmiljøer bygget med forstærkede læringsmekanismer hjælper med at træne og teste AI-systemer med dataskaarthed. Simuleringsmiljøet kan modelleres på basis af specifikke krav for at generere virkelige eksempler.
• Sundhedssektoren: Sundhedssektoren bruger også dataaugmentering. Ofte kan en patients data ikke bruges til at træne en model, hvilket betyder, at en stor del af dataene filtreres fra træningen. I andre tilfælde er der ikke nok data om en specifik sygdom, så data kan udvides med varianter 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 på basis af, hvordan informationen kan fremme missionen.

Det næste trin er at identificere, hvor du kan få de manglende data, såsom gennem et tredjeparts datasæt. Når du vurderer data, skal du se på omkostning, fuldstændighed og niveauet af kompleksitet og indsats, der er nødvendig for integration.

Data udvidelse 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 skal indsamles og erhverves, og ROI på data skal vurderes.

Det sidste trin er at bestemme, hvor data skal gemmes, 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 udvidelse. Den faktiske proces vil inkludere meget mere, hvilket er årsagen til, at det er afgørende at have et veludrustet hold af datavidenskabsfolk og andre eksperter. Men ved at planlægge og gennemføre en data udvidelsesproces kan du sikre, at din organisation har den bedst mulige data til nøjagtige forudsigelser.