데이터 증강이란 무엇입니까?

머신러닝 솔루션을 구현하려는 기업이 겪는 가장 일반적인 과제 중 하나는 데이터가 부족하다는 것입니다. 종종 이를 수집하는 데 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 동시에 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능은 훈련 데이터의 품질, 수량, 관련성에 크게 좌우됩니다. 

여기서 데이터 증대가 시작됩니다. 

데이터 증대는 데이터 양을 인위적으로 늘리는 일련의 기술로 정의할 수 있습니다. 이러한 기술은 기존 데이터에서 새 데이터 포인트를 생성하며 데이터를 약간 변경하거나 딥 러닝 모델을 사용하여 새 데이터를 생성하는 것을 포함할 수 있습니다. 

데이터 증대의 중요성

데이터 증대 기술은 지난 몇 년 동안 꾸준히 인기를 얻고 있습니다. 여기에는 몇 가지 이유가 있습니다. 하나는 기계 학습 모델의 성능을 향상시키고 더 다양한 데이터 세트로 이어집니다. 

객체 감지, 이미지 분류, 이미지 인식, 자연어 이해 및 의미론적 분할과 같은 많은 딥 러닝 애플리케이션은 데이터 증대 방법에 의존합니다. 새롭고 다양한 학습 데이터 세트를 생성하여 딥 러닝 모델의 성능과 결과를 향상시킵니다. 

데이터 증대는 또한 데이터 수집과 관련된 운영 비용을 줄여줍니다. 예를 들어 데이터 레이블 지정 및 수집은 회사에 시간과 비용이 많이 소요될 수 있으므로 비용 절감을 위해 데이터 확대 기술을 통해 데이터 세트를 변환하는 데 의존합니다. 

데이터 모델을 준비하는 주요 단계 중 하나는 데이터를 정리하여 정확도가 높은 모델을 만드는 것입니다. 이 정리 프로세스는 데이터의 표현 가능성을 감소시켜 모델이 좋은 예측을 제공할 수 없게 만듭니다. 데이터 증강 기술을 사용하면 모델이 실제 세계에서 접할 수 있는 변형을 생성하여 기계 학습 모델을 보다 강력하게 만들 수 있습니다. 

데이터 증대는 어떻게 작동합니까? 

데이터 증대는 이미지 분류 및 분할에 자주 사용됩니다. 시각적 데이터를 변경하는 것이 일반적이며 생성적 적대 네트워크(GAN)를 사용하여 합성 데이터를 생성합니다. 데이터 증대를 위한 전형적인 이미지 처리 활동에는 패딩, 임의 회전, 수직 및 수평 뒤집기, 크기 조정, 변환, 자르기, 확대/축소, 대비 변경 등이 포함됩니다. 

데이터 증대를 위한 몇 가지 고급 모델이 있습니다. 

• 생성적 적대 신경망(GAN): GAN은 입력 데이터 세트에서 패턴을 학습하고 훈련 데이터에 대한 새로운 예를 자동으로 생성하는 데 도움이 됩니다. 
• 신경 스타일 전송: 이러한 모델은 콘텐츠 이미지와 스타일 이미지를 혼합하고 콘텐츠와 스타일을 분리합니다.
  
• 강화 학습: 이러한 모델은 가상 환경에서 목표를 달성하고 의사 결정을 내리도록 에이전트를 교육합니다. 

데이터 증대의 또 다른 주요 응용 분야는 자연어 처리(NLP)입니다. 언어는 매우 복잡하기 때문에 텍스트 데이터를 늘리는 것이 매우 어려울 수 있습니다. 

동의어 교체, 단어 삽입 및 단어 교환과 같은 쉬운 데이터 확장(EDA) 작업을 포함하여 NLP 데이터 확장을 위한 몇 가지 주요 방법이 있습니다. 또 다른 일반적인 방법은 대상 언어의 텍스트를 원래 언어로 다시 번역하는 역번역입니다. 

데이터 증강의 이점과 한계

데이터 확대에는 이점과 한계가 모두 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 

이점과 관련하여 데이터 확대는 더 많은 훈련 데이터를 추가하고, 데이터 희소성을 방지하고, 데이터 과적합을 줄이고, 일반화를 높이고, 분류에서 클래스 불균형 문제를 해결하여 모델 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 

또한 데이터 확대는 데이터 수집 및 레이블 지정과 관련된 비용을 줄이고 희귀 이벤트 예측을 가능하게 하며 데이터 프라이버시를 강화합니다. 

동시에 데이터 증가의 한계에는 증가된 데이터 세트의 높은 품질 보증 비용이 포함됩니다. 또한 고급 응용 프로그램으로 합성 데이터를 구축하기 위해 많은 연구와 개발이 필요합니다. 

GAN과 같은 데이터 증대 기술을 사용하는 경우 검증이 어려울 수 있습니다. 또한 증강 데이터에서 원본 데이터의 내재적 편향이 지속되는 경우 문제를 해결하는 것도 어렵습니다. 

데이터 증강 사용 사례

데이터 증대는 AI 모델 훈련을 위해 데이터 양을 인위적으로 늘리는 가장 보편적인 방법 중 하나이며 광범위한 도메인과 산업에서 사용됩니다. 

데이터 증강의 힘을 활용하는 가장 두드러진 두 산업은 자율 주행 차량과 의료입니다. 

• 자율 주행 차 : 데이터 증강은 자율주행차 개발에 중요합니다. 강화 학습 메커니즘으로 구축된 시뮬레이션 환경은 데이터 부족으로 AI 시스템을 훈련하고 테스트하는 데 도움이 됩니다. 시뮬레이션 환경은 실제 사례를 생성하기 위한 특정 요구 사항을 기반으로 모델링할 수 있습니다.

• 건강 관리: 의료 산업에서도 데이터 증대를 사용합니다. 종종 환자의 데이터는 모델을 훈련하는 데 사용할 수 없습니다. 즉, 많은 데이터가 훈련에서 필터링됩니다. 다른 경우에는 특정 질병에 대한 데이터가 충분하지 않으므로 기존 질병의 변형으로 데이터를 보강할 수 있습니다. 

데이터를 보강하는 방법

데이터를 보강하려는 경우 데이터의 차이를 식별하는 것부터 시작해야 합니다. 예를 들어 여기에는 누락된 인구 통계 정보를 찾는 것이 포함될 수 있습니다. 모든 활동은 또한 회사의 사명을 지원해야 하므로 정보가 사명을 어떻게 발전시킬 것인지에 따라 격차의 우선순위를 정하는 것이 중요합니다. 

다음 단계는 타사 데이터 세트 등을 통해 누락된 데이터를 얻을 수 있는 위치를 식별하는 것입니다. 데이터를 평가할 때 비용, 완전성, 통합에 필요한 복잡성과 노력의 수준을 살펴봐야 합니다. 

데이터 증대에는 시간이 걸릴 수 있으므로 시간과 리소스를 계획하는 것이 중요합니다. 많은 타사 데이터 소스에는 투자가 필요합니다. 데이터 수집 및 수집 방법을 계획하고 데이터의 ROI를 평가하는 것도 중요합니다. 

마지막 단계는 데이터를 저장할 위치를 결정하는 것입니다. 여기에는 AMS 또는 일부 다른 시스템의 필드에 데이터를 추가하는 작업이 포함될 수 있습니다. 

물론 이것은 데이터 증대 프로세스의 기본 개요일 뿐입니다. 실제 프로세스에는 훨씬 더 많은 것이 포함될 것이므로 데이터 과학자 및 기타 전문가로 구성된 잘 갖춰진 팀을 구성하는 것이 중요합니다. 그러나 데이터 증대 프로세스를 계획하고 실행하면 조직에서 정확한 예측을 위한 최상의 데이터를 확보할 수 있습니다.