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 kostbaar 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 verhogen. Deze technieken genereren nieuwe datapunten uit bestaande data en kunnen kleine wijzigingen in de data omvatten of deep learning-modellen gebruiken om nieuwe data te genereren.

Belang van Data Augmentatie

Data-augmentatie-technieken zijn de afgelopen jaren gestaag in populariteit toegenomen. 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 deep learning-modellen 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 ze vertrouwen op het transformeren van datasets via data-augmentatie-technieken om kosten te besparen.

Een van de belangrijkste stappen bij het voorbereiden van een datamodel is het schoonmaken van de data, wat leidt tot modellen met hoge nauwkeurigheid. 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 mogelijk tegenkomt in de echte wereld.

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 networks (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, zoomen, contrastwijziging en meer.

Er zijn een aantal geavanceerde modellen voor data-augmentatie:

• Generatieve Adversarial Networks (GAN’s): GAN’s helpen bij het leren van patronen uit invoerdatasets en creëren automatisch nieuwe voorbeelden voor de trainingsdata.
• Neural Style Transfer: Deze modellen combineren inhoudsbeeld en stijlbeeld, evenals stijl van inhoud.
• Reinforcement Learning: 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 synoniemvervanging, woordinvoeging en woordwisseling. Een andere veelvoorkomende methode is back-translation, die het omvat om tekst van de doeltaal terug te vertalen naar de oorspronkelijke taal.

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-uitdagingen 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 kosten voor kwaliteitsborging van de geaugmenteerde datasets. Het omvat ook zware research en ontwikkeling om synthetische data met geavanceerde toepassingen te bouwen.

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.

Gebruiksgevallen van Data Augmentatie

Data-augmentatie is een van de meest populaire methoden voor het kunstmatig verhogen van de hoeveelheid data voor het trainen van AI-modellen en 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 gebouwd met versterkingsleermechanismen helpen bij het trainen en testen van AI-systemen 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 eveneens. Vaak kan de data van een patiënt niet worden gebruikt om een model te trainen, waardoor veel data wordt gefilterd en niet getraind. In andere gevallen is er onvoldoende data over een specifieke ziekte, dus kan de data worden geaugmenteerd met varianten van de bestaande data.

Hoe Data te Augmenteren

Als u data wilt augmenteren, moet u beginnen met het identificeren van gaten in uw data. Dit kan het zoeken naar ontbrekende demografische informatie omvatten. Alle activiteiten moeten ook de missie van uw bedrijf ondersteunen, dus het is belangrijk om gaten te prioriteren op basis van hoe de informatie de missie zou ondersteunen.

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 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-databronnen vereisen investeringen. Het is ook cruciaal om te plannen hoe de data zal worden verzameld en verkregen, en de ROI van de data moet worden geëvalueerd.

De laatste stap is om te bepalen waar de data zal worden opgeslagen, wat het toevoegen aan een veld in uw AMS of een ander systeem kan omvatten.

Natuurlijk is dit slechts een basisoverzicht van het proces van data-augmentatie. Het daadwerkelijke proces omvat veel meer, dus het is cruciaal 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 beste mogelijke data heeft voor nauwkeurige voorspellingen.