Qu'est-ce que l'augmentation des données ?

L’insuffisance des données est l’un des défis les plus courants auxquels sont confrontées les entreprises qui cherchent à mettre en œuvre des solutions d’apprentissage automatique. Sa collecte est souvent coûteuse et prend du temps. Dans le 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 d’entraînement. 

C'est là qu'intervient l'augmentation des données. 

L'augmentation des 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 de petites modifications aux données ou l'utilisation de modèles d'apprentissage en profondeur pour générer de nouvelles données. 

Importance de l'augmentation des données

Les techniques d'augmentation de données n'ont cessé de gagner en popularité au cours des dernières années. Il y a plusieurs raisons à cela. D'une part, cela améliore les performances des modèles d'apprentissage automatique et conduit à des ensembles de données plus diversifiés. 

De nombreuses applications d'apprentissage en profondeur 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 en profondeur sont améliorés en générant de nouveaux ensembles de données de formation diversifiés. 

L'augmentation des données réduit également les coûts d'exploitation liés à la collecte de données. Par exemple, l'étiquetage et la collecte des données peuvent être à la fois chronophages et coûteux pour les entreprises. Elles s'appuient donc sur la transformation des ensembles de données grâce à des techniques d'augmentation des 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 de haute précision. Ce processus de nettoyage peut réduire la représentabilité des données, rendant le modèle incapable de fournir de bonnes prédictions. Les techniques d'augmentation des 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 des données ? 

L'augmentation des données est souvent utilisée pour la classification et la segmentation des images. Il est courant d'apporter des modifications aux données visuelles, et des réseaux contradictoires génératifs (GAN) sont utilisés pour créer des données synthétiques. Certaines des activités classiques de traitement d'image pour l'augmentation des données incluent le remplissage, la rotation aléatoire, le retournement vertical et horizontal, la redimensionnement, la traduction, le recadrage, le zoom, la modification du contraste, etc. 

Il existe quelques modèles avancés pour l'augmentation des données : 

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

Une autre application majeure de l’augmentation des données est le traitement du langage naturel (NLP). Le langage étant très complexe, il peut s’avérer extrêmement difficile d’augmenter les données textuelles. 

Il existe quelques méthodes principales pour l'augmentation de données NLP, y compris les opérations d'augmentation de données faciles (EDA) telles que le remplacement de synonymes, l'insertion de mots et l'échange de mots. Une autre méthode courante est la rétrotraduction, qui consiste à retraduire le texte de la langue cible vers la langue d'origine. 

Avantages et limites de l'augmentation des données

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

En ce qui concerne les avantages, l'augmentation des données peut améliorer la précision des prédictions du modèle en ajoutant davantage de données d'entraînement, en prévenant la rareté des données, en réduisant le surajustement des données, en augmentant la généralisation et en résolvant les problèmes de déséquilibre de classe dans la classification. 

L'augmentation des 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. 

Dans le même temps, les limites de l'augmentation des données incluent un coût élevé de l'assurance qualité des ensembles de données augmentées. Cela implique également une recherche et un développement intensifs pour créer 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 remédier au biais inhérent aux données originales s'il persiste dans les données augmentées. 

Cas d'utilisation de l'augmentation des données

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

Deux des industries les plus importantes tirant parti de la puissance de l'augmentation des données sont les véhicules autonomes et les soins de santé : 

• Véhicules autonomes: L'augmentation des données est importante pour le développement des véhicules autonomes. Les environnements de simulation construits avec des mécanismes d'apprentissage par renforcement aident à former et à tester des systèmes d'IA avec une pénurie de données. L'environnement de simulation peut être modélisé en fonction d'exigences spécifiques pour générer des exemples concrets.

• Soins de santé: Le secteur de la santé utilise également l'augmentation des données. Souvent, les données d'un patient ne peuvent pas être utilisées pour former un modèle, ce qui signifie qu'une grande partie des données est filtrée à partir de la formation. Dans d'autres cas, il n'y a pas suffisamment de données sur une maladie spécifique, de sorte que les données peuvent être complétées par des variantes de la maladie existante. 

Comment augmenter les données

Si vous cherchez à augmenter les données, vous devez commencer par identifier les lacunes dans vos données. Cela pourrait 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 hiérarchiser les lacunes en fonction de la manière dont les informations pourraient faire avancer la mission. 

L'étape suivante consiste à identifier où vous obtiendrez les données manquantes, par exemple via un ensemble de données tiers. Lors de l'évaluation des données, vous devez tenir compte du coût, de l'exhaustivité et du niveau de complexité et d'effort requis pour l'intégration. 

L'augmentation des données peut prendre du temps, il est donc important de planifier le temps et les ressources. De nombreuses sources de données tierces nécessitent des investissements. Il est également essentiel de planifier la manière dont les données seront collectées et acquises, et le retour sur investissement des données doit être évalué. 

La dernière étape consiste à déterminer où les données seront stockées, ce qui pourrait impliquer de les ajouter à un champ de votre AMS ou d'un autre système. 

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