Co to jest Data Augmentation?

Jednym z najczęstszych wyzwań dla firm, które chcą wdrożyć rozwiązania machine learning, jest niewystarczająca ilość danych. Często jest to zarówno kosztowne, jak i czasochłonne. Jednocześnie wydajność modeli machine learning i deep learning jest ściśle związana z jakością, ilością i relewantnością danych szkoleniowych.

To właśnie tutaj pojawia się data augmentation.

Data augmentation można zdefiniować jako zestaw technik, które sztucznie zwiększają ilość danych. Te techniki generują nowe punkty danych z istniejących danych i mogą obejmować wprowadzanie niewielkich zmian w danych lub wykorzystywanie modeli deep learning do generowania nowych danych.

Ważność Data Augmentation

Techniki data augmentation stopniowo zyskują na popularności w ciągu ostatnich kilku lat. Jest kilka powodów, dla których tak się dzieje. Po pierwsze, poprawiają one wydajność modeli machine learning i prowadzą do bardziej zróżnicowanych zbiorów danych.

Wiele aplikacji deep learning, takich jak wykrywanie obiektów, klasyfikacja obrazów, rozpoznawanie obrazów, zrozumienie języka naturalnego i segmentacja semantyczna, opiera się na metodach data augmentation. Wydajność i wyniki modeli deep learning są poprawiane przez generowanie nowych i zróżnicowanych zbiorów danych szkoleniowych.

Data augmentation redukuje również koszty operacyjne związane z gromadzeniem i oznaczaniem danych. Na przykład, oznaczanie i gromadzenie danych może być czasochłonne i kosztowne dla firm, więc polegają one na transformowaniu zbiorów danych za pomocą technik data augmentation, aby obniżyć koszty.

Jednym z głównych kroków przygotowania modelu danych jest oczyszczenie danych, co prowadzi do modeli o wysokiej dokładności. Ten proces oczyszczania może jednak zmniejszyć reprezentatywność danych, sprawiając, że model nie jest w stanie dostarczyć dobrych prognoz. Techniki data augmentation mogą być wykorzystywane, aby pomóc modelom machine learning być bardziej odpornymi na zmiany, tworząc wariacje, które model może spotkać w świecie rzeczywistym.

Jak działa Data Augmentation?

Data augmentation jest często wykorzystywana do klasyfikacji i segmentacji obrazów. Jest powszechne, aby wprowadzać zmiany w danych wizualnych, a sieci generatywne przeciwstawne (GAN) są wykorzystywane do tworzenia syntetycznych danych. Niektóre z klasycznych działań przetwarzania obrazów dla data augmentation obejmują wypełnianie, losową rotację, odwracanie pionowe i poziome, przeskalowanie, translację, przycinanie, przybliżanie, zmianę kontrastu i wiele innych.

Istnieją również zaawansowane modele data augmentation:

• Sieci generatywne przeciwstawne (GAN): GAN pomagają uczyć się wzorców z zestawów danych wejściowych i automatycznie tworzą nowe przykłady dla danych szkoleniowych.
• Transfer stylu: Te modele łączą obraz zawartości i stylu, a także oddzielają styl od zawartości.
• Uczenie wzmocnione: Te modele uczą agentów, aby osiągać cele i podejmować decyzje w środowisku wirtualnym.

Innym ważnym zastosowaniem data augmentation jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Ponieważ język jest tak złożony, może być bardzo trudno augmentować dane tekstowe.

Istnieją beberapa głównych metod augmentacji danych NLP, w tym operacje łatwej augmentacji danych (EDA), takie jak zastępowanie synonimów, wstawianie słów i zamiana słów. Inną powszechną metodą jest tłumaczenie wsteczne, które polega na ponownym tłumaczeniu tekstu z języka docelowego z powrotem na język oryginalny.

Zalety i ograniczenia Data Augmentation

Ważne jest, aby zauważyć, że istnieją zarówno zalety, jak i ograniczenia data augmentation.

Jeśli chodzi o zalety, data augmentation może poprawić dokładność predykcji modelu, dodając więcej danych szkoleniowych, zapobiegając niedoborowi danych, redukując nadmiarowe dopasowanie danych, zwiększając ogólną wydajność i rozwiązując problemy nierównowagi klas w klasyfikacji.

Data augmentation redukuje również koszty związane z gromadzeniem i oznaczaniem danych, umożliwia predykcję rzadkich zdarzeń i wzmacnia prywatność danych.

Jednocześnie ograniczenia data augmentation obejmują wysokie koszty zapewnienia jakości zbiorów danych augmentowanych. Wymaga to również ciężkich badań i rozwoju, aby zbudować syntetyczne dane z zaawansowanymi zastosowaniami.

Jeśli używasz technik data augmentation, takich jak GAN, weryfikacja może okazać się trudna. Trudno jest również rozwiązać problem wrodzonej predyspozycji oryginalnych danych, jeśli utrzymuje się w danych augmentowanych.

Przypadki użycia Data Augmentation

Data augmentation jest jedną z najpopularniejszych metod sztucznego zwiększania ilości danych do szkolenia modeli AI i jest wykorzystywana w szerokim zakresie dziedzin i branż.

Dwie z najbardziej prominentnych branż, które wykorzystują moc data augmentation, to:

• Pojazdy autonomiczne: Data augmentation jest ważna dla rozwoju pojazdów autonomicznych. Środowiska symulacyjne zbudowane z mechanizmami uczenia wzmocnionego pomagają szkolić i testować systemy AI z niedoborem danych. Środowisko symulacyjne może być modelowane na podstawie konkretnych wymagań, aby generować przykłady z rzeczywistego świata.
• Ochrona zdrowia: Branża ochrony zdrowia również wykorzystuje data augmentation. Często dane pacjenta nie mogą być wykorzystane do szkolenia modelu, co oznacza, że wiele danych jest filtrowanych podczas szkolenia. W innych przypadkach brakuje danych na temat konkretnych chorób, więc dane mogą być augmentowane z wariantami istniejących danych.

Jak augmentować dane

Jeśli chcesz augmentować dane, powinieneś zacząć od identyfikacji luk w danych. Może to obejmować wyszukiwanie brakujących informacji demograficznych. Wszystkie działania powinny również wspierać misję Twojej firmy, więc ważne jest, aby priorytetem było wypełnianie luk na podstawie tego, jak informacje te mogą przyczynić się do realizacji misji.

Następnym krokiem jest identyfikacja źródła brakujących danych, takich jak zestaw danych zewnętrznych. Podczas oceny danych powinieneś rozważyć koszt, kompletność i poziom złożoności oraz wysiłku potrzebnego do integracji.

Data augmentation może zajmować czas, więc ważne jest, aby zaplanować czas i zasoby. Wiele źródeł danych zewnętrznych wymaga inwestycji. Jest również krytyczne, aby zaplanować, jak dane będą gromadzone i pozyskiwane, a zwrot z inwestycji w dane powinien być oceniony.

Ostatnim krokiem jest określenie, gdzie dane będą przechowywane, co może obejmować dodanie ich do pola w systemie AMS lub innym systemie.

Oczywiście, jest to tylko podstawowy zarys procesu data augmentation. Rzeczywisty proces będzie obejmował znacznie więcej, dlatego ważne jest, aby mieć dobrze wyposażony zespół naukowców i innych ekspertów. Ale planując i wykonując proces data augmentation, możesz upewnić się, że Twoja organizacja ma najlepsze możliwe dane do dokładnych predykcji.