Qu’est-ce que l’augmentation de données ?

L’un des défis les plus courants pour les entreprises qui cherchent à mettre en œuvre des solutions d’apprentissage automatique est le manque de données. Il est souvent coûteux et chronophage de les collecter. En même temps, les performances des modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond dépendent fortement de la qualité, de la quantité et de la pertinence des données de formation.

C’est là que l’augmentation de données intervient.

L’augmentation de données peut être définie comme un ensemble de techniques qui augmentent artificiellement la quantité de données. Ces techniques génèrent de nouveaux points de données à partir de données existantes et peuvent inclure des modifications mineures des données ou l’utilisation de modèles d’apprentissage profond pour générer de nouvelles données.

Importance de l’augmentation de données

Les techniques d’augmentation de données ont connu une croissance constante en popularité au cours des dernières années. Il y a plusieurs raisons à cela. Tout d’abord, elles améliorent les performances des modèles d’apprentissage automatique et conduisent à des ensembles de données plus diversifiés.

De nombreuses applications d’apprentissage profond, telles que la détection d’objets, la classification d’images, la reconnaissance d’images, la compréhension du langage naturel et la segmentation sémantique, reposent sur des méthodes d’augmentation de données. Les performances et les résultats des modèles d’apprentissage profond sont améliorés en générant de nouveaux ensembles de données de formation diversifiés.

L’augmentation de données réduit également les coûts liés à la collecte et à l’étiquetage des données. Par exemple, la collecte et l’étiquetage des données peuvent être chronophages et coûteux pour les entreprises, qui ont donc recours à la transformation de leurs ensembles de données grâce à des techniques d’augmentation de données pour réduire les coûts.

L’une des principales étapes de la préparation d’un modèle de données consiste à nettoyer les données, ce qui conduit à des modèles à haute précision. Ce processus de nettoyage peut réduire la représentativité des données, ce qui rend le modèle incapable de fournir de bonnes prédictions. Les techniques d’augmentation de données peuvent être utilisées pour aider les modèles d’apprentissage automatique à être plus robustes en créant des variations que le modèle pourrait rencontrer dans le monde réel.

Comment fonctionne l’augmentation de données ?

L’augmentation de données est souvent utilisée pour la classification et la segmentation d’images. Il est courant d’apporter des modifications aux données visuelles, et les réseaux antagonistes génératifs (GAN) sont utilisés pour créer des données synthétiques. Certaines des activités classiques de traitement d’images pour l’augmentation de données incluent le remplissage, la rotation aléatoire, le retournement vertical et horizontal, la rééchelle, la translation, la découpe, le zoom, la modification du contraste et plus encore.

Il existe quelques modèles avancés pour l’augmentation de données :

• Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : Les GAN aident à apprendre les modèles à partir des ensembles de données d’entrée et créent automatiquement de nouveaux exemples pour les données de formation.
• Transfert de style neuronal : Ces modèles combinent l’image de contenu et l’image de style, ainsi que séparent le style du contenu.
• Apprentissage par renforcement : Ces modèles forment des agents pour accomplir des objectifs et prendre des décisions dans un environnement virtuel.

Une autre application majeure de l’augmentation de données est le traitement automatique du langage naturel (TALN). Puisque le langage est si complexe, il peut être extrêmement difficile d’augmenter les données textuelles.

Il existe quelques méthodes principales pour l’augmentation de données TALN, notamment les opérations d’augmentation de données faciles (EDA) comme le remplacement de synonymes, l’insertion de mots et l’échange de mots. Une autre méthode courante est la traduction inverse, qui consiste à retraduire le texte de la langue cible en langue d’origine.

Avantages et limites de l’augmentation de données

Il est important de noter qu’il existe à la fois des avantages et des limites à l’augmentation de données.

En ce qui concerne les avantages, l’augmentation de données peut améliorer la précision des prédictions de modèle en ajoutant plus de données de formation, prévenir la pénurie de données, réduire la surajustement des données, augmenter la généralisation et résoudre les problèmes d’équilibre des classes dans la classification.

L’augmentation de données réduit également les coûts associés à la collecte et à l’étiquetage des données, permet la prédiction d’événements rares, et renforce la confidentialité des données.

En même temps, les limites de l’augmentation de données incluent un coût élevé d’assurance qualité des ensembles de données augmentés. Cela implique également des recherches et des développements importants pour construire des données synthétiques avec des applications avancées.

Si vous utilisez des techniques d’augmentation de données comme les GAN, la vérification peut s’avérer difficile. Il est également difficile de résoudre les biais inhérents aux données d’origine si ceux-ci persistent dans les données augmentées.

Cas d’utilisation de l’augmentation de données

L’augmentation de données est l’une des méthodes les plus populaires pour augmenter artificiellement la quantité de données pour former des modèles d’IA, et elle est utilisée dans un large éventail de domaines et d’industries.

Deux des industries les plus éminentes qui exploitent le pouvoir de l’augmentation de données sont les véhicules autonomes et les soins de santé :

• Véhicules autonomes : L’augmentation de données est importante pour le développement de véhicules autonomes. Les environnements de simulation construits avec des mécanismes d’apprentissage par renforcement aident à former et à tester les systèmes d’IA avec des données rares. L’environnement de simulation peut être modélisé en fonction de besoins spécifiques pour générer des exemples du monde réel.
• Soins de santé : L’industrie des soins de santé utilise également l’augmentation de données. Souvent, les données d’un patient ne peuvent pas être utilisées pour former un modèle, ce qui signifie que beaucoup de données sont filtrées pour être formées. Dans d’autres cas, il n’y a pas suffisamment de données sur une maladie spécifique, les données peuvent donc être augmentées avec des variantes de l’existence.

Comment augmenter les données

Si vous cherchez à augmenter les données, vous devez commencer par identifier les lacunes dans vos données. Cela peut impliquer la recherche d’informations démographiques manquantes, par exemple. Toutes les activités doivent également soutenir la mission de votre entreprise, il est donc important de prioriser les lacunes en fonction de la façon dont les informations avanceraient la mission.

La prochaine étape consiste à identifier où vous obtiendrez les données manquantes, comme via un ensemble de données tiers. Lors de l’évaluation des données, vous devez examiner le coût, l’exhaustivité et le niveau de complexité et d’effort nécessaire pour l’intégration.

L’augmentation de données peut prendre du temps, il est donc important de planifier le temps et les ressources. Beaucoup de sources de données tierces nécessitent des investissements. Il est également crucial de planifier comment les données seront collectées et acquises, et le ROI des données doit être évalué.

La dernière étape consiste à déterminer où les données seront stockées, ce qui peut impliquer de les ajouter à un champ dans votre système de gestion ou dans un autre système.

Bien sûr, ce n’est qu’un plan de base pour le processus d’augmentation de données. Le processus réel inclura beaucoup plus, c’est pourquoi il est crucial d’avoir une équipe bien équipée de scientifiques de données et d’autres experts. Mais en planifiant et en exécutant un processus d’augmentation de données, vous pouvez vous assurer que votre organisation dispose des meilleures données possibles pour des prédictions précises.