O que é aumento de dados?

Um dos desafios mais comuns para as empresas que procuram implementar soluções de aprendizagem automática é a insuficiência de dados. Muitas vezes é caro e demorado coletá-lo. Ao mesmo tempo, o desempenho dos modelos de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda é altamente dependente da qualidade, quantidade e relevância dos dados de formação. 

É aqui que entra o aumento de dados. 

O aumento de dados pode ser definido como um conjunto de técnicas que aumentam artificialmente a quantidade de dados. Essas técnicas geram novos pontos de dados a partir de dados existentes e podem incluir pequenas alterações nos dados ou o uso de modelos de aprendizado profundo para gerar novos dados. 

Importância do aumento de dados

As técnicas de aumento de dados têm crescido constantemente em popularidade nos últimos anos. Existem algumas razões para isso. Por um lado, melhora o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina e leva a conjuntos de dados mais diversos. 

Muitos aplicativos de aprendizado profundo, como detecção de objetos, classificação de imagens, reconhecimento de imagens, compreensão de linguagem natural e segmentação semântica, dependem de métodos de aumento de dados. O desempenho e os resultados dos modelos de aprendizado profundo são aprimorados pela geração de novos e diversos conjuntos de dados de treinamento. 

O aumento de dados também reduz os custos operacionais envolvidos na coleta de dados. Por exemplo, a rotulagem e a coleta de dados podem ser demoradas e caras para as empresas, então elas dependem da transformação de conjuntos de dados por meio de técnicas de aumento de dados para cortar custos. 

Uma das principais etapas da preparação de um modelo de dados é limpar os dados, o que leva a modelos de alta precisão. Esse processo de limpeza pode reduzir a representabilidade dos dados, tornando o modelo incapaz de fornecer boas previsões. As técnicas de aumento de dados podem ser usadas para ajudar os modelos de aprendizado de máquina a serem mais robustos, criando variações que o modelo pode encontrar no mundo real. 

Como funciona o aumento de dados? 

O aumento de dados é frequentemente usado para classificação e segmentação de imagens. É comum fazer alterações em dados visuais, e redes adversárias generativas (GANs) são usadas para criar dados sintéticos. Algumas das atividades clássicas de processamento de imagem para aumento de dados incluem preenchimento, rotação aleatória, inversão vertical e horizontal, redimensionamento, tradução, corte, zoom, alteração de contraste e muito mais. 

Existem alguns modelos avançados para aumento de dados: 

• Redes Geradoras Adversariais (GANs): As GANs ajudam a aprender padrões de conjuntos de dados de entrada e criar automaticamente novos exemplos para os dados de treinamento. 
• Transferência de estilo neural: Esses modelos combinam imagem de conteúdo e imagem de estilo, além de separar estilo de conteúdo.
  
• Aprendizagem por Reforço: Esses modelos treinam agentes para cumprir metas e tomar decisões em um ambiente virtual. 

Outra aplicação importante para aumento de dados é o processamento de linguagem natural (PNL). Como a linguagem é tão complexa, pode ser extremamente desafiador aumentar os dados de texto. 

Existem alguns métodos principais para aumento de dados NLP, incluindo operações de aumento de dados fáceis (EDA), como substituição de sinônimos, inserção de palavras e troca de palavras. Outro método comum é a retrotradução, que envolve a retradução do texto do idioma de destino de volta para o idioma original. 

Benefícios e limitações do aumento de dados

É importante observar que há benefícios e limitações no aumento de dados. 

Quando se trata de benefícios, o aumento de dados pode melhorar a precisão da previsão do modelo adicionando mais dados de treinamento, evitando a escassez de dados, reduzindo o superajuste de dados, aumentando a generalização e resolvendo problemas de desequilíbrio de classe na classificação. 

O aumento de dados também reduz os custos associados à coleta e rotulagem de dados, permite a previsão de eventos raros e fortalece a privacidade dos dados. 

Ao mesmo tempo, as limitações do aumento de dados incluem um alto custo de garantia de qualidade dos conjuntos de dados aumentados. Também envolve pesquisa e desenvolvimento pesados ​​para construir dados sintéticos com aplicativos avançados. 

Se você estiver usando técnicas de aumento de dados como GANs, a verificação pode ser difícil. Também é um desafio abordar o viés inerente dos dados originais se persistir em dados aumentados. 

Casos de uso de aumento de dados

O aumento de dados é um dos métodos mais populares para aumentar artificialmente as quantidades de dados para treinar modelos de IA e é usado em uma ampla variedade de domínios e setores. 

Duas das indústrias mais proeminentes que aproveitam o poder do aumento de dados são veículos autônomos e assistência médica: 

• Veículos Autônomos: O aumento de dados é importante para o desenvolvimento de veículos autônomos. Ambientes de simulação construídos com mecanismos de aprendizado por reforço ajudam a treinar e testar sistemas de IA com escassez de dados. O ambiente de simulação pode ser modelado com base em requisitos específicos para gerar exemplos do mundo real.

• Cuidados de saúde: O setor de saúde também usa aumento de dados. Muitas vezes, os dados de um paciente não podem ser usados ​​para treinar um modelo, o que significa que muitos dados são filtrados do treinamento. Em outros casos, não há dados suficientes sobre uma doença específica, então os dados podem ser aumentados com variantes da doença existente. 

Como aumentar os dados

Se você deseja aumentar os dados, deve começar identificando lacunas em seus dados. Isso pode envolver a procura de informações demográficas ausentes, por exemplo. Todas as atividades também devem apoiar a missão da sua empresa, por isso é importante priorizar as lacunas com base em como as informações avançariam na missão. 

A próxima etapa é identificar onde você obterá os dados ausentes, como por meio de um conjunto de dados de terceiros. Ao avaliar os dados, você deve observar o custo, a abrangência e o nível de complexidade e esforço necessários para a integração. 

O aumento de dados pode levar tempo, por isso é importante planejar o tempo e os recursos. Muitas fontes de dados de terceiros exigem investimentos. Também é fundamental planejar como os dados serão coletados e adquiridos, e o ROI dos dados deve ser avaliado. 

A última etapa é determinar onde os dados serão armazenados, o que pode envolver adicioná-los a um campo em seu AMS ou algum outro sistema. 

Claro, este é apenas um esboço básico para o processo de aumento de dados. O processo real incluirá muito mais, e é por isso que é crucial ter uma equipe bem equipada de cientistas de dados e outros especialistas. Mas ao planejar e executar um processo de aumento de dados, você pode garantir que sua organização tenha os melhores dados possíveis para previsões precisas.