Wat is Data Augmentatie?

Een van de meest voorkomende uitdagingen voor bedrijven die machine learning-oplossingen willen implementeren, is onvoldoende data. Vaak is het zowel duur als tijdrovend om deze te verzamelen. Tegelijkertijd is de prestatie van machine learning- en deep learning-modellen sterk afhankelijk van de kwaliteit, kwantiteit en relevantie van de trainingsdata.

Dit is waar data-augmentatie om de hoek komt.

Data-augmentatie kan worden gedefinieerd als een set technieken die de hoeveelheid data kunstmatig vergroten. Deze technieken genereren nieuwe datapunten uit bestaande data en kunnen kleine wijzigingen in de data omvatten of diepe leermodellen gebruiken om nieuwe data te genereren.

Belang van Data Augmentatie

Data-augmentatie technieken zijn de afgelopen jaren gestaag in populariteit gegroeid. Er zijn een aantal redenen voor dit fenomeen. Ten eerste verbetert het de prestatie van machine learning-modellen en leidt het tot meer diverse datasets.

Veel deep learning-toepassingen zoals objectdetectie, beeldclassificatie, beeldherkenning, natuurlijke taalbegrip en semantische segmentatie zijn afhankelijk van data-augmentatie methoden. De prestatie en resultaten van diepe leermodellen worden verbeterd door het genereren van nieuwe en diverse trainingsdatasets.

Data-augmentatie vermindert ook de operationele kosten die gemoeid zijn met data-verzameling. Bijvoorbeeld, data-labeling en -verzameling kunnen zowel tijdrovend als duur zijn voor bedrijven, dus zij vertrouwen op het transformeren van datasets door middel van data-augmentatie technieken om kosten te besparen.

Een van de belangrijkste stappen bij het voorbereiden van een data-model is het schoonmaken van de data, wat leidt tot hoge nauwkeurigheidsmodellen. Dit schoonmaakproces kan de representativiteit van de data verminderen, waardoor het model niet in staat is om goede voorspellingen te doen. Data-augmentatie technieken kunnen worden gebruikt om machine learning-modellen robuuster te maken door variaties te creëren die het model in de echte wereld zou kunnen tegenkomen.

Hoe Werkt Data Augmentatie?

Data-augmentatie wordt vaak gebruikt voor beeldclassificatie en -segmentatie. Het is gebruikelijk om wijzigingen aan te brengen in visuele data, en generatieve adversarial netwerken (GAN’s) worden gebruikt om synthetische data te creëren. Enkele van de klassieke beeldverwerkingsactiviteiten voor data-augmentatie zijn padding, willekeurige rotatie, verticale en horizontale flipping, herschaling, translatie, bijsnijden, inzoomen, contrast wijzigen en meer.

Er zijn een aantal geavanceerde modellen voor data-augmentatie:

• Generatieve Adversarial Netwerken (GAN’s): GAN’s helpen bij het leren van patronen uit invoerdatasets en creëren automatisch nieuwe voorbeelden voor de trainingsdata.
• Neurale Stijltransfer: Deze modellen combineren inhoudsbeelden en stijlbeelden, evenals stijl van inhoud scheiden.
• Versterking van het Leren: Deze modellen trainen agenten om doelen te bereiken en beslissingen te nemen in een virtuele omgeving.

Een andere belangrijke toepassing voor data-augmentatie is natuurlijke taalverwerking (NLP). Omdat taal zo complex is, kan het extreem moeilijk zijn om tekstdata te augmenteren.

Er zijn een aantal belangrijke methoden voor NLP-data-augmentatie, waaronder eenvoudige data-augmentatie (EDA) bewerkingen zoals synoniem vervanging, woordinvoeging en woordwisseling. Een andere veelvoorkomende methode is terugvertaling, die inhoudt dat tekst uit de doeltaal terug naar de oorspronkelijke taal wordt vertaald.

Voordelen en Beperkingen van Data Augmentatie

Het is belangrijk om te noteren dat er zowel voordelen als beperkingen zijn van data-augmentatie.

Wanneer het gaat om voordelen, kan data-augmentatie de voorspellingsnauwkeurigheid van modellen verbeteren door meer trainingsdata toe te voegen, data-schaarste te voorkomen, data-overfitting te verminderen, generalisatie te vergroten en classificatie-onbalansproblemen op te lossen.

Data-augmentatie vermindert ook de kosten die gemoeid zijn met data-verzameling en -labeling, maakt zeldzame gebeurtenisvoorspelling mogelijk en versterkt gegevensbescherming.

Tegelijkertijd omvatten de beperkingen van data-augmentatie een hoge kwaliteitsborgingskost van de geaugmenteerde datasets. Het omvat ook zware onderzoek en ontwikkeling om synthetische data met geavanceerde toepassingen te creëren.

Als u data-augmentatie technieken zoals GAN’s gebruikt, kan verificatie moeilijk blijken. Het is ook moeilijk om de inherente bias van de oorspronkelijke data aan te pakken als deze in de geaugmenteerde data blijft bestaan.

Data Augmentatie Gebruiksvoorbeelden

Data-augmentatie is een van de meest populaire methoden voor het kunstmatig vergroten van de hoeveelheid data voor het trainen van AI-modellen, en het wordt gebruikt in een breed scala aan domeinen en industrieën.

Twee van de meest prominente industrieën die de kracht van data-augmentatie benutten, zijn autonome voertuigen en gezondheidszorg:

• Autonome Voertuigen: Data-augmentatie is belangrijk voor de ontwikkeling van autonome voertuigen. Simulatie-omgevingen die zijn gebouwd met versterking van het leren, helpen AI-systemen te trainen en te testen met data-schaarste. De simulatie-omgeving kan worden gemodelleerd op basis van specifieke vereisten om realistische voorbeelden te genereren.
• Gezondheidszorg: De gezondheidszorgsector gebruikt data-augmentatie ook. Vaak kan een patiëntendata niet worden gebruikt om een model te trainen, waardoor veel van de data wordt gefilterd om getraind te worden. In andere gevallen is er onvoldoende data over een specifieke ziekte, dus kan de data worden geaugmenteerd met varianten van de bestaande.

Hoe Data te Augmenteren

Als u data wilt augmenteren, moet u beginnen met het identificeren van lacunes in uw data. Dit kan inhouden dat u zoekt naar ontbrekende demografische informatie, bijvoorbeeld. Alle activiteiten moeten ook de missie van uw bedrijf ondersteunen, dus het is belangrijk om lacunes te prioriteren op basis van hoe de informatie de missie zou kunnen bevorderen.

De volgende stap is om te identificeren waar u de ontbrekende data vandaan haalt, zoals via een derdepartij dataset. Bij het evalueren van de data moet u naar de kosten, volledigheid en het niveau van complexiteit en inspanning kijken dat nodig is voor integratie.

Data-augmentatie kan tijd kosten, dus het is belangrijk om de tijd en middelen te plannen. Veel derdepartij data-bronnen vereisen investeringen. Het is ook cruciaal om te plannen hoe de data zal worden verzameld en verworven, en de ROI van de data moet worden geëvalueerd.

De laatste stap is om te bepalen waar de data zal worden opgeslagen, wat kan inhouden dat deze wordt toegevoegd aan een veld in uw AMS of een ander systeem.

Natuurlijk is dit slechts een basisoverzicht van het proces van data-augmentatie. Het werkelijke proces zal veel meer omvatten, wat de reden is dat het cruciaal is om een goed uitgerust team van datawetenschappers en andere experts te hebben. Maar door het plannen en uitvoeren van een data-augmentatieproces, kunt u ervoor zorgen dat uw organisatie de best mogelijke data heeft voor nauwkeurige voorspellingen.