Hva er Data Augmentation?

En av de vanligste utfordringene for bedrifter som ønsker å implementere maskinlæring er utilstrekkelig data. Ofte er det både kostbart og tidskrevende å samle inn data. Samtidig er ytelsen til maskinlæring og dyplæring avhengig av kvalitet, mengde og relevans av treningsdataene. 

Dette er der dataaugmentering kommer inn. 

Dataaugmentering kan defineres som en samling av tekniker som kunstig øker mengden data. Disse teknikkene genererer nye datapunkter fra eksisterende data og kan inkludere å gjøre små endringer i dataene eller bruke dyplæringmodeller til å generere nye data. 

Betydningen av Data Augmentation

Dataaugmenteringsteknikkene har jevnt økt i popularitet de siste årene. Det er flere grunner til dette. For det første forbedrer det modellens prediksjonsnøyaktighet og fører til mer diverse datasett. 

Mange dyplæringapplikasjoner som objektgjenkjenning, bildeklassifisering, bildegjenkjenning, naturlig språkforståelse og semantisk segmentering avhenger av dataaugmenteringsmetoder. Ytelsen og resultater fra dyplæringmodellene forbedres ved å generere nye og diverse treningsdatasett. 

Dataaugmentering reduserer også driftskostnadene forbundet med datainnsamling. For eksempel kan datamerking og -innsamling være både tidskrevende og dyrt for bedrifter, så de avhenger av å transformere datasettene gjennom dataaugmenteringsteknikker for å kutte kostnadene. 

En av de viktigste stegene i å forberede en datamodell er å rense dataene, som fører til høy nøyaktighet i modellene. Denne rensingsprosessen kan redusere dataens representativitet, og modellen kan ikke gi gode prediksjoner. Dataaugmenteringsteknikker kan brukes til å gjøre maskinlæringmodellene mer robuste ved å skape variasjoner som modellen kan møte i den virkelige verden. 

Hvordan fungerer Data Augmentation? 

Dataaugmentering brukes ofte til bildeklassifisering og -segmentering. Det er vanlig å gjøre endringer i visuelle data, og generative adversarial nettverk (GAN) brukes til å skape syntetisk data. Noen av de klassiske bildebehandlingsaktivitetene for dataaugmentering inkluderer padding, tilfeldig rotasjon, vertikal og horisontal flipping, om-skaling, translasjon, beskjæring, zooming, kontrastendring og mer. 

Det finnes noen avanserte modeller for dataaugmentering: 

• Generative Adversarial Networks (GANs): GANs hjelper med å lære mønster fra inndata og automatisk skape nye eksempler for treningsdataene. 
• Neural Style Transfer: Disse modellene blandes innholdsbilde og stilbilde, samt skiller stil fra innhold.
  
• Forsterkingslæring: Disse modellene trener agenter til å oppnå mål og ta beslutninger i en virtuell miljø. 

En annen stor anvendelse for dataaugmentering er naturlig språkbehandling (NLP). Fordi språk er så komplekst, kan det være ekstremt utfordrende å augmentere tekstdata. 

Det finnes noen hovedmetoder for NLP-dataaugmentering, inkludert enkle dataaugmenteringsoperasjoner som synonym erstattning, ordinnsättning og ordbytte. En annen vanlig metode er bakoversettelse, som innebærer å oversette tekst fra målspråket tilbake til originalspråket. 

Fordeler og Begrensninger av Data Augmentation

Det er viktig å merke seg at det finnes både fordeler og begrensninger ved dataaugmentering. 

Når det gjelder fordeler, kan dataaugmentering forbedre modellens prediksjonsnøyaktighet ved å legge til mer treningsdata, forhindre datasvikt, redusere dataoverfitting, øke generalisering og løse klassifikasjonsproblemer. 

Dataaugmentering reduserer også kostnadene forbundet med datainnsamling og -merking, muliggjør sjeldne hendelsesprediksjoner og styrker datasikkerhet. 

Samtidig inkluderer begrensningene ved dataaugmentering en høy kostnad for kvalitetssikring av de augmenterte datasettene. Det krever også omfattende forskning og utvikling for å bygge syntetisk data med avanserte anvendelser. 

Hvis du bruker dataaugmenteringsteknikker som GANs, kan verifisering vise seg å være vanskelig. Det er også utfordrende å håndtere den innebygde forutinntakten i originaldata hvis den består i augmentert data. 

Data Augmentation Bruksområder

Dataaugmentering er en av de mest populære metodene for å øke mengden data kunstig for å trene AI-modeller, og det brukes over en rekke domener og industrier. 

To av de mest fremtredende industrier som utnytter kraften til dataaugmentering er autonome kjøretøy og helsevesen: 

• Autonome Kjøretøy: Dataaugmentering er viktig for utviklingen av autonome kjøretøy. Simuleringmiljøer bygget med forsterkingslæringmekanismer hjelper med å trene og teste AI-systemer med datasvikt. Simuleringmiljøet kan modelleres basert på bestemte krav for å generere eksempler fra den virkelige verden.

• Helsevesen: Helsevesenet bruker også dataaugmentering. Ofte kan en pasients data ikke brukes til å trene en modell, så mye av dataene filtreres fra å bli trukket. I andre tilfeller er det ikke nok data om en bestemt sykdom, så dataene kan augmenteres med variasjoner av de eksisterende. 

Hvordan Augmentere Data

Hvis du ønsker å augmentere data, bør du starte med å identifisere hull i dine data. Dette kan inkludere å se etter manglende demografisk informasjon, for eksempel. Alle aktiviteter bør også støtte bedriftens misjon, så det er viktig å prioritere hull basert på hvordan informasjonen vil fremme misjonen. 

Neste steg er å identifisere hvor du vil hente de manglende dataene, som for eksempel gjennom en tredjepartsdatamengde. Når du vurderer dataene, bør du se på kostnad, fullstendighet og nivået av kompleksitet og innsats som kreves for integrasjon. 

Dataaugmentering kan ta tid, så det er viktig å planlegge tiden og ressursene. Mange tredjepartsdatamengder krever investeringer. Det er også kritisk å planlegge hvordan dataene vil bli samlet inn og hentet, og avkastningen på dataene bør vurderes. 

Siste steg er å bestemme hvor dataene vil bli lagret, som kan inkludere å legge dem til i et felt i AMS eller et annet system. 

Selvfølgelig er dette bare en grundig retningslinje for prosessen med dataaugmentering. Den faktiske prosessen vil inkludere mye mer, som er grunnen til at det er kritisk å ha et godt utrustet team av dataforskere og andre eksperter. Men ved å planlegge og gjennomføre en dataaugmenteringsprosess, kan du sikre at din organisasjon har de beste mulige dataene for nøyaktige prediksjoner.