Apa itu Augmentasi Data?

Salah satu tantangan paling umum bagi perusahaan yang ingin menerapkan solusi pembelajaran mesin adalah kurangnya data. Seringkali mengumpulkannya membutuhkan biaya dan waktu yang lama. Pada saat yang sama, performa model pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam sangat bergantung pada kualitas, kuantitas, dan relevansi data pelatihan. 

Di sinilah augmentasi data masuk. 

Augmentasi data dapat didefinisikan sebagai seperangkat teknik yang secara artifisial meningkatkan jumlah data. Teknik ini menghasilkan poin data baru dari data yang ada dan dapat mencakup membuat perubahan kecil pada data atau menggunakan model pembelajaran mendalam untuk menghasilkan data baru. 

Pentingnya Augmentasi Data

Teknik augmentasi data terus meningkat popularitasnya selama beberapa tahun terakhir. Ada beberapa alasan untuk ini. Pertama, ini meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin dan menghasilkan kumpulan data yang lebih beragam. 

Banyak aplikasi pembelajaran mendalam seperti deteksi objek, klasifikasi gambar, pengenalan gambar, pemahaman bahasa alami, dan segmentasi semantik mengandalkan metode augmentasi data. Performa dan hasil model deep learning ditingkatkan dengan menghasilkan kumpulan data pelatihan yang baru dan beragam. 

Penambahan data juga mengurangi biaya operasi yang terkait dengan pengumpulan data. Misalnya, pelabelan dan pengumpulan data dapat memakan waktu dan mahal bagi perusahaan, sehingga mereka mengandalkan transformasi kumpulan data melalui teknik augmentasi data untuk memangkas biaya. 

Salah satu langkah utama dalam menyiapkan model data adalah membersihkan data, yang menghasilkan model dengan akurasi tinggi. Proses pembersihan ini dapat mengurangi keterwakilan data, membuat model tidak dapat memberikan prediksi yang baik. Teknik augmentasi data dapat digunakan untuk membantu model pembelajaran mesin menjadi lebih kuat dengan membuat variasi yang mungkin ditemui model di dunia nyata. 

Bagaimana Cara Kerja Augmentasi Data? 

Augmentasi data sering digunakan untuk klasifikasi dan segmentasi gambar. Perubahan pada data visual merupakan hal yang umum, dan jaringan permusuhan generatif (GAN) digunakan untuk membuat data sintetis. Beberapa aktivitas pemrosesan gambar klasik untuk augmentasi data meliputi padding, rotasi acak, pembalikan vertikal dan horizontal, penskalaan ulang, penerjemahan, pemotongan, pembesaran, perubahan kontras, dan banyak lagi. 

Ada beberapa model lanjutan untuk augmentasi data: 

• Jaringan Adversarial Generatif (GAN): GAN membantu mempelajari pola dari kumpulan data input dan secara otomatis membuat contoh baru untuk data pelatihan. 
• Transfer Gaya Saraf: Model ini memadukan 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 utama lainnya untuk augmentasi data adalah pemrosesan bahasa alami (NLP). Karena bahasa sangat kompleks, menambah data teks bisa jadi sangat menantang. 

Ada beberapa metode utama untuk augmentasi data NLP, termasuk operasi augmentasi data (EDA) yang mudah seperti penggantian sinonim, penyisipan kata, dan pertukaran kata. Metode umum lainnya adalah penerjemahan balik, yang melibatkan penerjemahan ulang teks dari bahasa sasaran kembali ke bahasa aslinya. 

Manfaat dan Keterbatasan Augmentasi Data

Penting untuk dicatat bahwa ada manfaat dan keterbatasan augmentasi data. 

Dalam hal manfaat, augmentasi data dapat meningkatkan akurasi prediksi model dengan menambahkan lebih banyak data pelatihan, mencegah kelangkaan data, mengurangi overfitting data, meningkatkan generalisasi, dan menyelesaikan masalah ketidakseimbangan kelas dalam klasifikasi. 

Penambahan data juga mengurangi biaya yang terkait dengan pengumpulan dan pelabelan data, memungkinkan prediksi kejadian langka, dan memperkuat privasi data. 

Pada saat yang sama, keterbatasan augmentasi data mencakup tingginya biaya jaminan kualitas dari kumpulan data yang ditambah. Ini juga melibatkan penelitian dan pengembangan yang berat untuk membangun data sintetik dengan aplikasi tingkat lanjut. 

Jika Anda menggunakan teknik augmentasi data seperti GAN, verifikasi bisa jadi sulit. Juga menantang untuk mengatasi bias yang melekat pada data asli jika tetap ada dalam data yang ditambah. 

Kasus Penggunaan Augmentasi Data

Augmentasi data 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 augmentasi data adalah kendaraan otonom dan perawatan kesehatan: 

• Kendaraan Otonom: Augmentasi data penting untuk pengembangan kendaraan otonom. Lingkungan simulasi yang dibangun dengan mekanisme pembelajaran penguatan membantu melatih dan menguji sistem AI dengan kelangkaan data. Lingkungan simulasi dapat dimodelkan berdasarkan persyaratan khusus untuk menghasilkan contoh dunia nyata.

• Kesehatan: Industri perawatan kesehatan juga menggunakan augmentasi data. Sering kali, data pasien tidak dapat digunakan untuk melatih model, artinya banyak data yang disaring karena dilatih. Dalam kasus lain, tidak ada cukup data seputar penyakit tertentu, sehingga data dapat ditambah dengan varian penyakit yang sudah ada. 

Bagaimana Memperbesar Data

Jika Anda ingin menambah data, Anda harus mulai dengan mengidentifikasi celah dalam data Anda. Ini dapat melibatkan pencarian informasi demografis yang hilang, misalnya. Semua aktivitas juga harus mendukung misi perusahaan Anda, jadi penting untuk memprioritaskan celah berdasarkan bagaimana informasi akan memajukan misi. 

Langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi di mana Anda akan mendapatkan data yang hilang, seperti melalui kumpulan data pihak ketiga. Saat mengevaluasi data, Anda harus melihat biaya, kelengkapan, dan tingkat kerumitan serta upaya yang diperlukan untuk integrasi. 

Penambahan data dapat memakan waktu, jadi penting untuk merencanakan waktu dan sumber daya. Banyak sumber data pihak ketiga memerlukan investasi. Penting juga untuk merencanakan bagaimana data akan dikumpulkan dan diperoleh, dan ROI data harus dievaluasi. 

Langkah terakhir adalah menentukan di mana data akan disimpan, yang dapat melibatkan penambahannya ke bidang di AMS Anda atau sistem lainnya. 

Tentu saja, ini hanyalah garis besar dasar untuk proses augmentasi data. Proses sebenarnya akan mencakup lebih banyak lagi, oleh karena itu sangat penting untuk memiliki tim ilmuwan data dan pakar lainnya yang lengkap. Namun dengan merencanakan dan menjalankan proses augmentasi data, Anda dapat memastikan organisasi Anda memiliki data terbaik untuk prediksi yang akurat.