Apa itu Data Augmentation?

Salah satu tantangan paling umum bagi perusahaan yang ingin mengimplementasikan solusi pembelajaran mesin adalah kurangnya data. Seringkali, mengumpulkan data memerlukan biaya dan waktu yang besar. Pada saat yang sama, kinerja model pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam sangat tergantung 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 mencakup membuat perubahan kecil pada data atau menggunakan model pembelajaran dalam 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 pembelajaran mesin dan menghasilkan dataset yang lebih beragam.

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

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

Salah satu langkah utama dalam mempersiapkan model data adalah membersihkan data, yang menghasilkan model dengan akurasi tinggi. Proses pembersihan ini dapat mengurangi representasi data, membuat model tidak dapat memberikan prediksi yang baik. Teknik data augmentation dapat digunakan untuk membantu model pembelajaran mesin 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. Perubahan pada data visual umum dilakukan, dan jaringan adversarial generatif (GAN) digunakan untuk menghasilkan data sintetis. Beberapa kegiatan pengolahan gambar klasik untuk data augmentation termasuk padding, rotasi acak, flipping vertikal dan horizontal, pengubahan skala, translasi, pemotongan, pembesaran, perubahan kontras, dan lain-lain.

Ada beberapa model lanjutan untuk data augmentation:

• Jaringan Adversarial Generatif (GAN): GAN membantu mempelajari pola dari dataset input dan secara otomatis menghasilkan contoh baru untuk data pelatihan.
• Transfer Gaya Neural: Model ini menggabungkan gambar konten dan gambar gaya, serta memisahkan gaya dari konten.
  
• Pembelajaran Penguatan: 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 sulit untuk meningkatkan data teks.

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

Kelebihan dan Keterbatasan Data Augmentation

Penting untuk dicatat bahwa ada kelebihan dan keterbatasan data augmentation.

Dalam hal kelebihan, data augmentation dapat meningkatkan akurasi prediksi model dengan menambahkan data pelatihan, mencegah kekurangan data, mengurangi overfitting data, meningkatkan generalisasi, dan memecahkan masalah keseimbangan 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, keterbatasan 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 GAN, verifikasi dapat membuktikan sulit. Juga sulit 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 menggunakan kekuatan data augmentation adalah kendaraan otonom dan kesehatan:

• Kendaraan Otonom: Data augmentation penting untuk pengembangan kendaraan otonom. Lingkungan simulasi yang dibangun dengan mekanisme pembelajaran penguatan 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, sehingga banyak data yang disaring dari pelatihan. Dalam kasus lain, tidak ada cukup data tentang penyakit tertentu, sehingga data dapat ditingkatkan dengan varian dari data yang ada.

Bagaimana Menggunakan Data Augmentation

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

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

Data augmentation dapat memerlukan 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 mencakup banyak lagi, sehingga sangat penting untuk memiliki tim yang terampil dari ilmuwan data dan ahli lainnya. Namun, dengan merencanakan dan melaksanakan proses data augmentation, Anda dapat memastikan bahwa organisasi Anda memiliki data terbaik untuk prediksi yang akurat.