¿Qué es la ampliación de datos?

Uno de los desafíos más comunes para las empresas que buscan implementar soluciones de aprendizaje automático es la insuficiencia de datos. A menudo, es costoso y consume mucho tiempo recopilarlos. 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.

Es aquí donde entra en juego la ampliación de datos.

La ampliación 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 los datos existentes y pueden incluir hacer pequeñas alteraciones en los datos o utilizar modelos de aprendizaje profundo para generar nuevos datos.

Importancia de la ampliación de datos

Las técnicas de ampliación de datos han estado creciendo en popularidad en los últimos años. Hay varias 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, dependen de los métodos de ampliación de datos. El rendimiento y los resultados de los modelos de aprendizaje profundo se mejoran al generar nuevos y diversos conjuntos de datos de entrenamiento.

La ampliación de datos también reduce los costos operativos asociados con la recopilación y etiquetado de datos. Por ejemplo, la recopilación y etiquetado de datos pueden ser tanto tiempo-consuming como costosos para las empresas, por lo que confían en la transformación de conjuntos de datos a través de técnicas de ampliación de datos para reducir costos.

Una de las principales etapas de preparación de un modelo de datos es limpiar los datos, lo que conduce a modelos de alta precisión. Este proceso de limpieza puede reducir la representatividad de los datos, lo que hace que el modelo no pueda proporcionar buenas predicciones. Las técnicas de ampliación de datos se pueden utilizar para hacer que los modelos de aprendizaje automático sean más robustos al crear variaciones que el modelo podría encontrar en el mundo real.

¿Cómo funciona la ampliación de datos?

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

Hay algunos modelos avanzados para la ampliación de datos:

• Redes Generativas Adversarias (GAN): Las GAN ayudan a aprender patrones de los conjuntos de datos de entrada y a crear automáticamente nuevos ejemplos para los datos de entrenamiento.
• Transferencia de Estilo Neural: Estos modelos combinan la imagen de contenido y la imagen de estilo, así como separan el estilo del contenido.
• Aprendizaje por Refuerzo: Estos modelos entrenan a los agentes para lograr objetivos y tomar decisiones en un entorno virtual.

Otra aplicación importante para la ampliación de datos es el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Debido a que el lenguaje es tan complejo, puede ser extremadamente desafiante aumentar los datos de texto.

Hay algunos métodos principales para la ampliación de datos de NLP, incluyendo operaciones de ampliación de datos fáciles (EDA) como reemplazo de sinónimos, inserción de palabras y intercambio de palabras. Otro método común es la traducción inversa, que implica traducir el texto del idioma objetivo de regreso al idioma original.

Ventajas y limitaciones de la ampliación de datos

Es importante tener en cuenta que hay tanto ventajas como limitaciones de la ampliación de datos.

En cuanto a las ventajas, la ampliación de datos puede mejorar la precisión de las predicciones 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.

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

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

Si se utilizan técnicas de ampliación de datos como las GAN, la verificación puede ser difícil. También es un desafío abordar los sesgos inherentes de los datos originales si persisten en los datos aumentados.

Casos de uso de la ampliación de datos

La ampliación de datos es uno de los métodos más populares para aumentar artificialmente la cantidad de datos para entrenar modelos de inteligencia artificial, y se utiliza en una amplia gama de dominios y industrias.

Dos de las industrias más prominentes que aprovechan el poder de la ampliación de datos son los vehículos autónomos y la atención médica:

• Vehículos autónomos: La ampliación de datos es importante para el desarrollo de vehículos autónomos. Los entornos de simulación construidos con mecanismos de aprendizaje por refuerzo ayudan a entrenar y probar sistemas de inteligencia artificial con escasez de datos. El entorno de simulación se puede modelar según requisitos específicos para generar ejemplos del mundo real.
• Atención médica: La industria de la atención médica también utiliza la ampliación de datos. A menudo, los datos de un paciente no se pueden utilizar para entrenar un modelo, lo que significa que mucha de la información se filtra para no ser entrenada. En otros casos, no hay suficientes datos sobre una enfermedad específica, por lo que los datos se pueden aumentar con variantes de los existentes.

¿Cómo aumentar los datos?

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

El siguiente paso es identificar dónde obtendrá los datos faltantes, como a través de un conjunto de datos de terceros. Al evaluar los datos, debe considerar el costo, la completitud y el nivel de complejidad y esfuerzo necesario para la integración.

La ampliación 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 el ROI de los datos debe evaluarse.

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

Por supuesto, esta es solo una descripción básica del proceso de ampliación de datos. El proceso real incluirá mucho más, lo que es por lo que es crucial tener un equipo bien equipado de científicos de datos y otros expertos. Pero al planificar y ejecutar un proceso de ampliación de datos, puede asegurarse de que su organización tenga los mejores datos posibles para predicciones precisas.