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기계 학습 솔루션을 구현하려는 회사들에게 가장 일반적인 도전은 불충분한 데이터입니다. 데이터를 수집하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 경우가 많습니다. 동시에 기계 학습과 딥 러닝 모델의 성능은 훈련 데이터의 품질, 양, 관련성에 크게 의존합니다.
이것이 데이터 증강이 필요한 이유입니다.
데이터 증강은 기존 데이터에서 새로운 데이터 포인트를 생성하여 데이터의 양을 인공적으로 증가시키는 기술의 집합으로 정의할 수 있습니다. 이러한 기술에는 데이터에 작은 변화를 주거나 새로운 데이터를 생성하기 위해 딥 러닝 모델을 사용하는 것이 포함됩니다.
데이터 증강의 중요성
데이터 증강 기술은 최근 몇 년 동안 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, 기계 학습 모델의 성능을 향상시키고 더 다양한 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
객체 감지, 이미지 분류, 이미지 인식, 자연어 이해, 시맨틱 세그먼테이션과 같은 많은 딥 러닝 애플리케이션은 데이터 증강 방법에 의존합니다. 데이터 증강을 통해 생성된 새로운 훈련 데이터 세트는 딥 러닝 모델의 성능과 결과를 향상시킵니다.
데이터 증강은 또한 데이터 수집에 관련된 운영 비용을 줄입니다. 예를 들어, 데이터 레이블링과 수집은 회사에서 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들 수 있으므로 데이터 증강 기술을 통해 비용을 절감할 수 있습니다.
데이터 모델을 준비하는 주요 단계 중 하나는 데이터를 청소하는 것입니다. 이는 높은 정확도의 모델을 생성할 수 있지만 데이터의 대표성을 줄여서 모델이 좋은 예측을 할 수 없게 만들 수 있습니다. 데이터 증강 기술을 사용하여 실제 세계에서 모델이遭遇할 수 있는 변화를 생성하여 기계 학습 모델을 더 강력하게 만들 수 있습니다.
데이터 증강은 어떻게 작동하는가?
데이터 증강은 일반적으로 이미지 분류와 세그먼테이션에 사용됩니다. 시각적 데이터에 변화를 주는 것이 일반적이며, 생성적 적대 신경망(GANs)을 사용하여 합성 데이터를 생성합니다. 데이터 증강을 위한 일부 기본적인 이미지 처리 활동에는 패딩, 임의 회전, 수직 및 수평 플립, 리스케일링, 변환, 크로핑, 줌, 대조 度 변경 등이 있습니다.
데이터 증강을 위한 몇 가지 고급 모델이 있습니다.
- 생성적 적대 신경망(GANs): GANs는 입력 데이터 세트에서 패턴을 학습하고 자동으로 훈련 데이터에 대한 새로운 예제를 생성합니다.
- 신경 스타일 전환: 이 모델은 콘텐츠 이미지와 스타일 이미지를 혼합하고 스타일을 콘텐츠에서 분리합니다.
- 강화 학습: 이 모델은 에이전트를 훈련하여 가상 환경에서 목표를 달성하고 결정합니다.
데이터 증강의 또 다른 주요 응용 분야는 자연어 처리(NLP)입니다. 언어는 매우 복잡하므로 텍스트 데이터를 증강하는 것은 매우 어려울 수 있습니다.
NLP 데이터 증강을 위한 몇 가지 주요 방법에는 쉽게 데이터 증강(EDA) 작업이 포함됩니다. 동의어 대체, 단어 삽입, 단어 스왑 등이 있습니다. 또 다른 일반적인 방법은 역 번역으로, 텍스트를 대상 언어로 번역한 다음 원래 언어로 다시 번역하는 것입니다.
데이터 증강의 이점과 제한
데이터 증강에는 이점과 제한이 모두 있습니다.
이점으로는 데이터 증강이 모델 예측 정확도를 향상시키고, 데이터 부족을 방지하고, 데이터 과적합을 줄이고, 일반화를 증가시키고, 분류에서 클래스 불균형 문제를 해결할 수 있습니다.
데이터 증강은 또한 데이터 수집 및 레이블링에 관련된 비용을 줄입니다. 또한 희귀한 이벤트 예측을 가능하게 하고 데이터 개인 정보를 강화합니다.
반면, 데이터 증강의 제한에는 증강된 데이터 세트의 품질 보증 비용이 높습니다. 또한 고급 애플리케이션을 위한 합성 데이터를 구축하기 위해 많은 연구와 개발이 필요합니다.
GANs와 같은 데이터 증강 기술을 사용하는 경우, 검증이 어려울 수 있습니다. 또한 원래 데이터에 존재하는 내재된 편향을 증강된 데이터에서 해결하기가 어려울 수 있습니다.
데이터 증강 사용 사례
데이터 증강은 기계 학습 모델을 훈련하기 위한 데이터의 양을 인공적으로 증가시키는 가장 인기 있는 방법 중 하나이며, 다양한 도메인과 산업에서 사용됩니다.
데이터 증강의 힘을 활용하는 두 가지 가장 두드러진 산업은 자율 주행 자동차와 의료입니다.
- 자율 주행 자동차: 데이터 증강은 자율 주행 자동차의 개발에 중요합니다. 강화 학습 메커니즘을 사용하여 구축된 시뮬레이션 환경은 데이터 부족으로 인해 훈련되고 테스트되는 AI 시스템을 도와줍니다. 시뮬레이션 환경은 특정 요구 사항에 따라 실제 세계의 예제를 생성하도록 모델링할 수 있습니다.
- 의료: 의료 산업에서도 데이터 증강을 사용합니다. 때때로 환자의 데이터를 모델을 훈련하는 데 사용할 수 없으므로 많은 데이터가 필터링되어 훈련에서 제외됩니다. 다른 경우에는 특정 질병에 대한 데이터가 충분하지 않으므로 기존 데이터의 변형으로 데이터를 증강할 수 있습니다.
데이터를 증강하는 방법
데이터를 증강하려면 먼저 데이터의 격차를 식별해야 합니다. 이는 결측한 인구 통계 정보를 찾는 것을 포함할 수 있습니다. 모든 활동은 회사 목표를 지원해야 하므로 격차를 식별하고 정보가 목표를 어떻게 발전시킬 수 있는지에 따라 우선순위를 정해야 합니다.
다음 단계는 결측 데이터를 어디에서 얻을 수 있는지 식별하는 것입니다. 예를 들어, 제3자 데이터 세트를 통해 얻을 수 있습니다. 데이터를 평가할 때 비용, 완전성, 통합을 위해 필요한 복잡성 및 노력 수준을 고려해야 합니다.
데이터 증강에는 시간이 걸릴 수 있으므로 시간과 자원을 계획하는 것이 중요합니다. 많은 제3자 데이터 소스는 투자가 필요합니다. 데이터를 수집하고 приобрет하는 방법을 계획하는 것도 중요하며, 데이터의 ROI를 평가해야 합니다.
마지막 단계는 데이터가 저장될 위치를 결정하는 것입니다. 이는 AMS 또는 기타 시스템의 필드에 추가하는 것을 포함할 수 있습니다.
물론, 이것은 데이터 증강 프로세스의 기본적인 개요입니다. 실제 프로세스는 더 많은 것을 포함하므로 데이터 과학자와 다른 전문가로 구성된 팀을 갖는 것이 중요합니다. 그러나 데이터 증강 프로세스를 계획하고 실행하면 조직이 정확한 예측을 위해 최상의 데이터를 보유할 수 있습니다.
