Was ist Data Augmentation?

Eine der häufigsten Herausforderungen für Unternehmen, die maschinelle Lernlösungen implementieren möchten, ist die unzureichende Datenmenge. Oftmals ist es sowohl teuer als auch zeitaufwändig, diese Daten zu sammeln. Gleichzeitig hängt die Leistung von maschinellen Lern- und Deep-Learning-Modellen stark von der Qualität, Quantität und Relevanz der Trainingsdaten ab.

Hier kommt die Data Augmentation ins Spiel.

Data Augmentation kann als eine Reihe von Techniken definiert werden, die die Datenmenge künstlich erhöhen. Diese Techniken generieren neue Datenpunkte aus bestehenden Daten und können kleine Änderungen an den Daten oder den Einsatz von Deep-Learning-Modellen zur Generierung neuer Daten umfassen.

Bedeutung der Data Augmentation

Die Data-Augmentation-Techniken haben in den letzten Jahren stetig an Popularität gewonnen. Es gibt mehrere Gründe dafür. Einerseits verbessert sie die Leistung von maschinellen Lernmodellen und führt zu vielfältigeren Datensätzen.

Viele Deep-Learning-Anwendungen wie Objekterkennung, Bildklassifizierung, Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung und semantische Segmentierung verlassen sich auf Data-Augmentation-Methoden. Die Leistung und Ergebnisse von Deep-Learning-Modellen werden durch die Generierung neuer und vielfältiger Trainingsdatensätze verbessert.

Data Augmentation reduziert auch die Betriebskosten, die mit der Datensammlung und -etikettierung verbunden sind. Beispielsweise können Datensammlung und -etikettierung für Unternehmen zeitaufwändig und teuer sein, so dass sie auf die Transformation von Datensätzen durch Data-Augmentation-Techniken zurückgreifen, um Kosten zu sparen.

Einer der wichtigsten Schritte bei der Vorbereitung eines Datenmodells ist die Datenbereinigung, die zu hochgenauen Modellen führt. Dieser Bereinigungsprozess kann jedoch die Repräsentativität der Daten verringern und das Modell unfähig machen, gute Vorhersagen zu treffen. Data-Augmentation-Techniken können verwendet werden, um die maschinellen Lernmodelle robuster zu machen, indem sie Variationen erstellen, die das Modell in der realen Welt möglicherweise begegnet.

Wie funktioniert die Data Augmentation?

Data Augmentation wird oft für Bildklassifizierung und -segmentierung verwendet. Es ist üblich, Änderungen an visuellen Daten vorzunehmen, und generative adversarial Networks (GANs) werden verwendet, um synthetische Daten zu erstellen. Einige der klassischen Bildverarbeitungsaktivitäten für die Data Augmentation umfassen Padding, zufällige Rotation, vertikale und horizontale Spiegelung, Skalierung, Verschiebung, Beschneidung, Zoomen, Kontraständerung und mehr.

Es gibt einige fortschrittliche Modelle für die Data Augmentation:

• Generative Adversarial Networks (GANs): GANs helfen, Muster aus den Eingabedatensätzen zu lernen und automatisch neue Beispiele für die Trainingsdaten zu erstellen.
• Neuronale Stilübertragung: Diese Modelle kombinieren Inhalt und Stil und trennen den Stil vom Inhalt.
• Bestärkendes Lernen: Diese Modelle trainieren Agenten, um Ziele zu erreichen und Entscheidungen in einer virtuellen Umgebung zu treffen.

Eine weitere wichtige Anwendung für die Data Augmentation ist die natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Da die Sprache so komplex ist, kann es extrem schwierig sein, Textdaten zu erhöhen.

Es gibt einige Hauptmethoden für die NLP-Data-Augmentation, darunter einfache Data-Augmentation-Operationen wie Synonymersatz, Worteinsetzung und Worttausch. Eine weitere gängige Methode ist die Rückübersetzung, bei der der Text aus der Zielsprache zurück in die ursprüngliche Sprache übersetzt wird.

Vorteile und Grenzen der Data Augmentation

Es ist wichtig zu beachten, dass es sowohl Vorteile als auch Grenzen der Data Augmentation gibt.

Wenn es um die Vorteile geht, kann die Data Augmentation die Modellvorhersagegenauigkeit verbessern, indem sie mehr Trainingsdaten hinzufügt, Datenmangel verhindert, Datenüberanpassung reduziert, die Verallgemeinerung erhöht und Klassenungleichgewichtsprobleme in der Klassifizierung löst.

Die Data Augmentation reduziert auch die Kosten, die mit der Datensammlung und -etikettierung verbunden sind, ermöglicht die Vorhersage seltener Ereignisse und stärkt die Datensicherheit.

Gleichzeitig gibt es jedoch auch Grenzen der Data Augmentation, wie z.B. die hohen Kosten für die Qualitätssicherung der erhöhten Datensätze. Es erfordert auch umfangreiche Forschung und Entwicklung, um synthetische Daten mit fortschrittlichen Anwendungen zu erstellen.

Wenn Sie Data-Augmentation-Techniken wie GANs verwenden, kann die Verifizierung schwierig sein. Es ist auch herausfordernd, die inhärente Voreingenommenheit der ursprünglichen Daten zu beseitigen, wenn sie in den erhöhten Daten persistiert.

Anwendungsfälle der Data Augmentation

Die Data Augmentation ist eine der beliebtesten Methoden, um künstlich die Datenmenge für die Ausbildung von KI-Modellen zu erhöhen, und sie wird in einer Vielzahl von Bereichen und Branchen eingesetzt.

Zwei der prominentesten Branchen, die die Power der Data Augmentation nutzen, sind autonome Fahrzeuge und Gesundheitswesen:

• Autonome Fahrzeuge: Die Data Augmentation ist wichtig für die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen. Simulationsumgebungen, die mit bestärkenden Lernmechanismen erstellt werden, helfen, KI-Systeme mit Datenmangel zu trainieren und zu testen. Die Simulationsumgebung kann basierend auf spezifischen Anforderungen modelliert werden, um reale Beispiele zu generieren.
• Gesundheitswesen: Das Gesundheitswesen nutzt die Data Augmentation ebenfalls. Oftmals kann die Daten eines Patienten nicht für die Ausbildung eines Modells verwendet werden, was bedeutet, dass ein Großteil der Daten von der Ausbildung ausgeschlossen wird. In anderen Fällen gibt es nicht genug Daten über eine bestimmte Krankheit, so dass die Daten mit Varianten der bestehenden Daten erhöht werden können.

Wie man Daten erhöhen kann

Wenn Sie Daten erhöhen möchten, sollten Sie damit beginnen, Lücken in Ihren Daten zu identifizieren. Dies kann das Suchen nach fehlenden demografischen Informationen umfassen. Alle Aktivitäten sollten auch das Unternehmensziel unterstützen, daher ist es wichtig, die Lücken basierend auf der Art und Weise zu priorisieren, wie die Informationen das Ziel vorantreiben.

Der nächste Schritt besteht darin, zu identifizieren, wo Sie die fehlenden Daten erhalten, wie z.B. durch einen Drittanbieter-Datensatz. Beim Auswerten der Daten sollten Sie Kosten, Vollständigkeit und den Grad an Komplexität und Aufwand für die Integration berücksichtigen.

Die Data Augmentation kann Zeit in Anspruch nehmen, daher ist es wichtig, die Zeit und Ressourcen zu planen. Viele Drittanbieter-Datenquellen erfordern Investitionen. Es ist auch kritisch, zu planen, wie die Daten gesammelt und erworben werden, und die Rendite der Daten sollte bewertet werden.

Der letzte Schritt besteht darin, zu bestimmen, wo die Daten gespeichert werden, was das Hinzufügen zu einem Feld in Ihrem AMS oder einem anderen System umfassen kann.

Natürlich ist dies nur ein grundlegender Überblick über den Prozess der Data Augmentation. Der tatsächliche Prozess umfasst viel mehr, was der Grund ist, warum es wichtig ist, ein gut ausgestattetes Team von Datenwissenschaftlern und anderen Experten zu haben. Durch die Planung und Ausführung eines Data-Augmentations-Prozesses können Sie jedoch sicherstellen, dass Ihre Organisation die besten möglichen Daten für genaue Vorhersagen hat.