Co to jest powiększanie danych?

Jednym z najczęstszych wyzwań dla firm chcących wdrożyć rozwiązania uczenia maszynowego jest niewystarczająca ilość danych. Często ich zbieranie jest zarówno kosztowne, jak i czasochłonne. Jednocześnie wydajność modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się w dużym stopniu zależy od jakości, ilości i trafności danych szkoleniowych. 

W tym miejscu pojawia się powiększanie danych. 

Powiększanie danych można zdefiniować jako zestaw technik, które sztucznie zwiększają ilość danych. Techniki te generują nowe punkty danych na podstawie istniejących danych i mogą obejmować wprowadzanie niewielkich zmian w danych lub wykorzystywanie modeli głębokiego uczenia się do generowania nowych danych. 

Znaczenie powiększania danych

W ciągu ostatnich kilku lat popularność technik powiększania danych stale rośnie. Jest kilka powodów. Po pierwsze, poprawia wydajność modeli uczenia maszynowego i prowadzi do bardziej zróżnicowanych zbiorów danych. 

Wiele zastosowań głębokiego uczenia się, takich jak wykrywanie obiektów, klasyfikacja obrazów, rozpoznawanie obrazów, rozumienie języka naturalnego i segmentacja semantyczna, opiera się na metodach powiększania danych. Wydajność i wyniki modeli głębokiego uczenia się poprawia się poprzez generowanie nowych i różnorodnych zbiorów danych szkoleniowych. 

Zwiększanie ilości danych zmniejsza także koszty operacyjne związane z gromadzeniem danych. Na przykład oznaczanie i gromadzenie danych może być dla firm zarówno czasochłonne, jak i kosztowne, dlatego w celu obniżenia kosztów polegają one na przekształcaniu zbiorów danych za pomocą technik powiększania danych. 

Jednym z głównych etapów przygotowania modelu danych jest oczyszczenie danych, co prowadzi do powstania modeli o dużej dokładności. Ten proces czyszczenia może zmniejszyć reprezentowalność danych, przez co model nie będzie w stanie zapewnić dobrych przewidywań. Można zastosować techniki powiększania danych, aby zwiększyć niezawodność modeli uczenia maszynowego poprzez tworzenie odmian, z którymi model może się spotkać w świecie rzeczywistym. 

Jak działa powiększanie danych? 

Powiększanie danych jest często wykorzystywane do klasyfikacji i segmentacji obrazów. Często wprowadza się zmiany w danych wizualnych, a do tworzenia danych syntetycznych wykorzystuje się generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN). Niektóre z klasycznych działań związanych z przetwarzaniem obrazu w celu powiększania danych obejmują dopełnianie, losowy obrót, odwracanie w pionie i poziomie, ponowne skalowanie, tłumaczenie, kadrowanie, powiększanie, zmianę kontrastu i inne. 

Istnieje kilka zaawansowanych modeli powiększania danych: 

• Generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN): Sieci GAN pomagają uczyć się wzorców z wejściowych zbiorów danych i automatycznie tworzyć nowe przykłady danych szkoleniowych. 
• Transfer stylu neuronowego: Modele te łączą obraz treści i obraz stylu, a także oddzielają styl od treści.
  
• Nauka zbrojenia: Modele te szkolą agentów w osiąganiu celów i podejmowaniu decyzji w środowisku wirtualnym. 

Innym ważnym zastosowaniem powiększania danych jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Ponieważ język jest tak złożony, powiększanie danych tekstowych może być niezwykle trudne. 

Istnieje kilka głównych metod powiększania danych NLP, w tym proste operacje powiększania danych (EDA), takie jak zastępowanie synonimów, wstawianie słów i zamiana słów. Inną powszechną metodą jest tłumaczenie zwrotne, które polega na ponownym tłumaczeniu tekstu z języka docelowego z powrotem na język oryginalny. 

Korzyści i ograniczenia powiększania danych

Należy pamiętać, że powiększanie danych ma zarówno zalety, jak i ograniczenia. 

Jeśli chodzi o korzyści, powiększanie danych może poprawić dokładność przewidywania modelu poprzez dodanie większej liczby danych szkoleniowych, zapobieganie niedoborom danych, ograniczanie nadmiernego dopasowania danych, zwiększanie generalizacji i rozwiązywanie problemów związanych z brakiem równowagi klas w klasyfikacji. 

Rozszerzanie danych zmniejsza także koszty związane z gromadzeniem i oznaczaniem danych, umożliwia przewidywanie rzadkich zdarzeń i zwiększa prywatność danych. 

Jednocześnie ograniczenia powiększania danych obejmują wysoki koszt zapewnienia jakości rozszerzonych zbiorów danych. Wymaga to również intensywnych badań i rozwoju w celu tworzenia syntetycznych danych w zaawansowanych aplikacjach. 

Jeśli używasz technik powiększania danych, takich jak GAN, weryfikacja może okazać się trudna. Wyzwaniem jest również zajęcie się nieodłącznym błędem oryginalnych danych, jeśli utrzymuje się on w danych rozszerzonych. 

Przypadki użycia powiększania danych

Powiększanie danych to jedna z najpopularniejszych metod sztucznego zwiększania ilości danych do uczenia modeli sztucznej inteligencji, stosowana w wielu różnych domenach i branżach. 

Dwie z najważniejszych branż wykorzystujących możliwości zwiększania ilości danych to pojazdy autonomiczne i opieka zdrowotna: 

• Pojazdy autonomiczne: Zwiększanie ilości danych jest ważne dla rozwoju pojazdów autonomicznych. Środowiska symulacyjne zbudowane z mechanizmami uczenia się przez wzmacnianie pomagają szkolić i testować systemy sztucznej inteligencji w przypadku niedoboru danych. Środowisko symulacyjne można modelować w oparciu o określone wymagania w celu generowania przykładów ze świata rzeczywistego.

• Opieka zdrowotna: Branża opieki zdrowotnej również wykorzystuje powiększanie danych. Często danych pacjenta nie można wykorzystać do uczenia modelu, co oznacza, że ​​wiele danych zostaje odfiltrowanych podczas uczenia. W innych przypadkach nie ma wystarczających danych na temat konkretnej choroby, dlatego dane można uzupełnić o warianty istniejącej choroby. 

Jak zwiększyć dane

Jeśli chcesz poszerzyć dane, powinieneś zacząć od zidentyfikowania luk w danych. Może to obejmować na przykład wyszukiwanie brakujących informacji demograficznych. Wszystkie działania powinny również wspierać misję Twojej firmy, dlatego ważne jest, aby ustalić priorytety luk w oparciu o to, w jaki sposób informacje pomogłyby w realizacji misji. 

Następnym krokiem jest określenie, skąd uzyskasz brakujące dane, na przykład za pośrednictwem zestawu danych strony trzeciej. Oceniając dane, należy wziąć pod uwagę koszt, kompletność oraz poziom złożoności i wysiłku potrzebnego do integracji. 

Powiększanie danych może zająć trochę czasu, dlatego ważne jest zaplanowanie czasu i zasobów. Wiele zewnętrznych źródeł danych wymaga inwestycji. Niezwykle istotne jest również zaplanowanie sposobu gromadzenia i pozyskiwania danych oraz ocena zwrotu z inwestycji w dane. 

Ostatnim krokiem jest określenie miejsca przechowywania danych, co może obejmować dodanie ich do pola w systemie AMS lub innym systemie. 

To oczywiście tylko podstawowy zarys procesu powiększania danych. Rzeczywisty proces będzie obejmował znacznie więcej, dlatego tak ważne jest posiadanie dobrze wyposażonego zespołu analityków danych i innych ekspertów. Planując i wykonując proces powiększania danych, możesz mieć pewność, że Twoja organizacja dysponuje możliwie najlepszymi danymi do dokładnych prognoz.