Apa itu Data Augmentation?

Salah satu tantangan paling umum bagi perusahaan yang ingin mengimplementasikan solusi machine learning adalah kurangnya data. Seringkali, mengumpulkan data tersebut memerlukan biaya dan waktu yang besar. Pada saat yang sama, kinerja model machine learning dan deep learning sangat bergantung pada kualitas, kuantitas, dan relevansi data pelatihan.

Inilah di mana data augmentation masuk.

Data augmentation dapat didefinisikan sebagai sekumpulan teknik yang secara artifisial meningkatkan jumlah data. Teknik-teknik ini menghasilkan titik data baru dari data yang ada dan dapat melibatkan membuat perubahan kecil pada data atau menggunakan model deep learning untuk menghasilkan data baru.

Kelebihan Data Augmentation

Teknik data augmentation telah tumbuh secara stabil dalam popularitas selama beberapa tahun terakhir. Ada beberapa alasan untuk ini. Pertama, teknik ini meningkatkan kinerja model machine learning dan menghasilkan dataset yang lebih beragam.

Banyak aplikasi deep learning seperti deteksi objek, klasifikasi gambar, pengenalan gambar, pemahaman bahasa alami, dan segmentasi semantik bergantung pada metode data augmentation. Kinerja dan hasil model deep learning ditingkatkan dengan menghasilkan dataset pelatihan yang baru dan beragam.

Data augmentation juga mengurangi biaya operasional yang terkait dengan pengumpulan data. Misalnya, pelabelan dan pengumpulan data dapat memakan waktu dan biaya yang besar bagi perusahaan, sehingga mereka mengandalkan transformasi dataset melalui teknik data augmentation untuk mengurangi biaya.

Salah satu langkah utama dalam mempersiapkan model data adalah membersihkan data, yang dapat mengurangi representativitas data dan membuat model tidak dapat memberikan prediksi yang baik. Teknik data augmentation dapat digunakan untuk membantu model machine learning menjadi lebih robust dengan menciptakan variasi yang mungkin ditemui di dunia nyata.

Bagaimana Data Augmentation Bekerja?

Data augmentation sering digunakan untuk klasifikasi gambar dan segmentasi. Umumnya, perubahan dilakukan pada data visual, dan jaringan adversarial generatif (GANs) digunakan untuk menghasilkan data sintetis. Beberapa kegiatan pengolahan gambar klasik untuk data augmentation termasuk padding, rotasi acak, flipping vertikal dan horizontal, re-scaling, translasi, cropping, zooming, mengubah kontras, dan lain-lain.

Ada beberapa model lanjutan untuk data augmentation:

• Jaringan Adversarial Generatif (GANs): GANs membantu mempelajari pola dari dataset input dan secara otomatis menghasilkan contoh baru untuk data pelatihan.
• Neural Style Transfer: Model ini menggabungkan gambar konten dan gambar gaya, serta memisahkan gaya dari konten.
• Pembelajaran Reinforcement: Model ini melatih agen untuk mencapai tujuan dan membuat keputusan dalam lingkungan virtual.

Aplikasi lain yang signifikan untuk data augmentation adalah pemrosesan bahasa alami (NLP). Karena bahasa sangat kompleks, sangat menantang untuk mengaugmentasi data teks.

Ada beberapa metode utama untuk data augmentation NLP, termasuk operasi easy data augmentation (EDA) seperti penggantian sinonim, penyisipan kata, dan pertukaran kata. Metode lain yang umum adalah back translation, yang melibatkan menerjemahkan kembali teks dari bahasa target ke bahasa asli.

Kelebihan dan Kekurangan Data Augmentation

Penting untuk dicatat bahwa ada kelebihan dan kekurangan data augmentation.

Dalam hal kelebihan, data augmentation dapat meningkatkan akurasi prediksi model dengan menambahkan lebih banyak data pelatihan, mencegah kekurangan data, mengurangi overfitting data, meningkatkan generalisasi, dan memecahkan masalah ketidakseimbangan kelas dalam klasifikasi.

Data augmentation juga mengurangi biaya yang terkait dengan pengumpulan dan pelabelan data, memungkinkan prediksi peristiwa langka, dan memperkuat privasi data.

Pada saat yang sama, kekurangan data augmentation termasuk biaya yang tinggi untuk memastikan kualitas dataset yang ditingkatkan. Ini juga melibatkan penelitian dan pengembangan yang berat untuk membangun data sintetis dengan aplikasi lanjutan.

Jika Anda menggunakan teknik data augmentation seperti GANs, verifikasi dapat membuktikan sulit. Juga menantang untuk mengatasi bias bawaan data asli jika tetap ada dalam data yang ditingkatkan.

Kasus Penggunaan Data Augmentation

Data augmentation adalah salah satu metode paling populer untuk meningkatkan jumlah data secara artifisial untuk melatih model AI, dan digunakan di berbagai domain dan industri.

Dua industri paling menonjol yang memanfaatkan kekuatan data augmentation adalah kendaraan otonom dan kesehatan:

• Kendaraan Otonom: Data augmentation penting untuk pengembangan kendaraan otonom. Lingkungan simulasi yang dibangun dengan mekanisme pembelajaran reinforcement membantu melatih dan menguji sistem AI dengan kekurangan data. Lingkungan simulasi dapat dimodelkan berdasarkan kebutuhan tertentu untuk menghasilkan contoh dunia nyata.
• Kesehatan: Industri kesehatan menggunakan data augmentation juga. Seringkali, data pasien tidak dapat digunakan untuk melatih model, yang berarti sebagian besar data difilter dari pelatihan. Dalam kasus lain, tidak cukup data tentang penyakit tertentu, sehingga data dapat ditingkatkan dengan varian dari yang ada.

Bagaimana Mengaugmentasi Data

Jika Anda ingin mengaugmentasi data, Anda harus memulai dengan mengidentifikasi kesenjangan dalam data Anda. Ini bisa melibatkan mencari informasi demografi yang hilang, misalnya. Semua kegiatan juga harus mendukung misi perusahaan, sehingga penting untuk memprioritaskan kesenjangan berdasarkan seberapa informasi tersebut akan maju misi.

Langkah berikutnya adalah mengidentifikasi di mana Anda akan mendapatkan data yang hilang, seperti melalui dataset pihak ketiga. Ketika mengevaluasi data, Anda harus melihat biaya, kelengkapan, dan tingkat kompleksitas serta upaya yang diperlukan untuk integrasi.

Data augmentation dapat memakan waktu, sehingga penting untuk merencanakan waktu dan sumber daya. Banyak sumber data pihak ketiga memerlukan investasi. Juga penting untuk merencanakan bagaimana data akan dikumpulkan dan diperoleh, dan ROI dari data harus dievaluasi.

Langkah terakhir adalah menentukan di mana data akan disimpan, yang bisa melibatkan menambahkannya ke bidang dalam AMS atau sistem lain.

Tentu saja, ini hanya garis besar dasar untuk proses data augmentation. Proses sebenarnya akan melibatkan banyak hal lain, yang mengapa sangat penting untuk memiliki tim yang terampil dari ilmuwan data dan ahli lainnya. Namun, dengan merencanakan dan melaksanakan proses data augmentation, Anda dapat memastikan organisasi Anda memiliki data terbaik untuk prediksi yang akurat.