¿Qué es el aumento de datos?

Uno de los desafíos más comunes para las empresas que buscan implementar soluciones de aprendizaje automático es la falta de datos. A menudo su recogida resulta costosa y lleva mucho tiempo. Al mismo tiempo, el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo depende en gran medida de la calidad, cantidad y relevancia de los datos de entrenamiento. 

Aquí es donde entra en juego el aumento de datos. 

El aumento de datos se puede definir como un conjunto de técnicas que aumentan artificialmente la cantidad de datos. Estas técnicas generan nuevos puntos de datos a partir de datos existentes y pueden incluir realizar pequeñas modificaciones a los datos o usar modelos de aprendizaje profundo para generar nuevos datos. 

Importancia del aumento de datos

Las técnicas de aumento de datos han ido creciendo constantemente en popularidad en los últimos años. Hay algunas razones para esto. Por un lado, mejora el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático y conduce a conjuntos de datos más diversos. 

Muchas aplicaciones de aprendizaje profundo, como la detección de objetos, la clasificación de imágenes, el reconocimiento de imágenes, la comprensión del lenguaje natural y la segmentación semántica, se basan en métodos de aumento de datos. El rendimiento y los resultados de los modelos de aprendizaje profundo se mejoran al generar conjuntos de datos de entrenamiento nuevos y diversos. 

El aumento de datos también reduce los costos operativos relacionados con la recopilación de datos. Por ejemplo, el etiquetado y la recopilación de datos pueden llevar mucho tiempo y ser costosos para las empresas, por lo que dependen de la transformación de conjuntos de datos a través de técnicas de aumento de datos para reducir costos. 

Uno de los pasos principales para preparar un modelo de datos es limpiar los datos, lo que conduce a modelos de alta precisión. Este proceso de limpieza puede reducir la representabilidad de los datos, lo que hace que el modelo no pueda proporcionar buenas predicciones. Las técnicas de aumento de datos se pueden utilizar para ayudar a que los modelos de aprendizaje automático sean más sólidos mediante la creación de variaciones que el modelo podría encontrar en el mundo real. 

¿Cómo funciona el aumento de datos? 

El aumento de datos se utiliza a menudo para la clasificación y segmentación de imágenes. Es común realizar modificaciones en los datos visuales y se utilizan redes generativas adversarias (GAN) para crear datos sintéticos. Algunas de las actividades clásicas de procesamiento de imágenes para el aumento de datos incluyen relleno, rotación aleatoria, volteo vertical y horizontal, reescalado, traducción, recorte, zoom, cambio de contraste y más. 

Hay algunos modelos avanzados para el aumento de datos: 

• Redes adversarias generativas (GAN): Las GAN ayudan a aprender patrones a partir de conjuntos de datos de entrada y crean automáticamente nuevos ejemplos para los datos de entrenamiento. 
• Transferencia de estilo neuronal: Estos modelos combinan imagen de contenido e imagen de estilo, así como estilo separado del contenido.
  
• Aprendizaje reforzado: Estos modelos capacitan a los agentes para lograr objetivos y tomar decisiones en un entorno virtual. 

Otra aplicación importante para el aumento de datos es el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Debido a que el lenguaje es tan complejo, puede resultar extremadamente difícil aumentar los datos de texto. 

Existen algunos métodos principales para el aumento de datos de NLP, incluidas las operaciones de aumento de datos fácil (EDA), como el reemplazo de sinónimos, la inserción de palabras y el intercambio de palabras. Otro método común es la retrotraducción, que consiste en volver a traducir el texto del idioma de destino al idioma original. 

Beneficios y limitaciones del aumento de datos

Es importante tener en cuenta que existen beneficios y limitaciones del aumento de datos. 

Cuando se trata de beneficios, el aumento de datos puede mejorar la precisión de la predicción del modelo al agregar más datos de entrenamiento, prevenir la escasez de datos, reducir el sobreajuste de datos, aumentar la generalización y resolver problemas de desequilibrio de clases en la clasificación. 

El aumento de datos también reduce los costos asociados con la recopilación y el etiquetado de datos, permite la predicción de eventos raros y fortalece la privacidad de los datos. 

Al mismo tiempo, las limitaciones del aumento de datos incluyen un alto costo de garantía de calidad de los conjuntos de datos aumentados. También implica una intensa investigación y desarrollo para crear datos sintéticos con aplicaciones avanzadas. 

Si está utilizando técnicas de aumento de datos como GAN, la verificación puede resultar difícil. También es un desafío abordar el sesgo inherente de los datos originales si persiste en los datos aumentados. 

Casos de uso de aumento de datos

El aumento de datos es uno de los métodos más populares para aumentar artificialmente la cantidad de datos para entrenar modelos de IA y se usa en una amplia gama de dominios e industrias. 

Dos de las industrias más destacadas que aprovechan el poder del aumento de datos son los vehículos autónomos y la atención médica: 

• Vehículos autónomos: El aumento de datos es importante para el desarrollo de vehículos autónomos. Los entornos de simulación creados con mecanismos de aprendizaje por refuerzo ayudan a entrenar y probar sistemas de IA con escasez de datos. El entorno de simulación se puede modelar en función de requisitos específicos para generar ejemplos del mundo real.

• Cuidado de la salud: La industria de la salud también utiliza el aumento de datos. A menudo, los datos de un paciente no se pueden usar para entrenar un modelo, lo que significa que muchos de los datos se filtran para que no se entrenen. En otros casos, no hay suficientes datos sobre una enfermedad específica, por lo que los datos se pueden aumentar con variantes de la existente. 

Cómo aumentar los datos

Si está buscando aumentar los datos, debe comenzar por identificar las lagunas en sus datos. Esto podría implicar buscar información demográfica faltante, por ejemplo. Todas las actividades también deben respaldar la misión de su empresa, por lo que es importante priorizar las brechas en función de cómo la información avanzaría la misión. 

El siguiente paso es identificar dónde obtendrá los datos que faltan, por ejemplo, a través de un conjunto de datos de terceros. Al evaluar los datos, debe considerar el costo, la integridad y el nivel de complejidad y esfuerzo necesarios para la integración. 

El aumento de datos puede llevar tiempo, por lo que es importante planificar el tiempo y los recursos. Muchas fuentes de datos de terceros requieren inversiones. También es fundamental planificar cómo se recopilarán y adquirirán los datos, y se debe evaluar el ROI de los datos. 

El último paso es determinar dónde se almacenarán los datos, lo que podría implicar agregarlos a un campo en su AMS o en algún otro sistema. 

Por supuesto, esto es solo un esquema básico para el proceso de aumento de datos. El proceso real incluirá mucho más, por lo que es crucial contar con un equipo bien equipado de científicos de datos y otros expertos. Pero al planificar y ejecutar un proceso de aumento de datos, puede asegurarse de que su organización tenga los mejores datos posibles para realizar predicciones precisas.