O que é Augmentação de Dados?

Uma das principais desafios para as empresas que buscam implementar soluções de aprendizado de máquina é a insuficiência de dados. Muitas vezes, é caro e demorado coletar esses dados. Ao mesmo tempo, o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo depende muito da qualidade, quantidade e relevância dos dados de treinamento.

É aqui que entra a augmentação de dados.

A augmentação de dados pode ser definida como um conjunto de técnicas que artificialmente aumentam a quantidade de dados. Essas técnicas geram novos pontos de dados a partir dos dados existentes e podem incluir fazer pequenas alterações nos dados ou usar modelos de aprendizado profundo para gerar novos dados.

Importância da Augmentação de Dados

As técnicas de augmentação de dados vêm crescendo em popularidade nos últimos anos. Existem algumas razões para isso. Em primeiro lugar, melhora o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina e leva a conjuntos de dados mais diversificados.

Muitas aplicações de aprendizado profundo, como detecção de objetos, classificação de imagens, reconhecimento de imagens, compreensão de linguagem natural e segmentação semântica, dependem de métodos de augmentação de dados. O desempenho e os resultados dos modelos de aprendizado profundo são melhorados pela geração de novos e diversificados conjuntos de dados de treinamento.

A augmentação de dados também reduz os custos operacionais envolvidos com a coleta e rotulagem de dados. Por exemplo, a coleta e rotulagem de dados podem ser tanto demoradas quanto caras para as empresas, por isso elas dependem da transformação de conjuntos de dados por meio de técnicas de augmentação de dados para reduzir custos.

Uma das principais etapas de preparação de um modelo de dados é limpar os dados, o que leva a modelos de alta precisão. No entanto, o processo de limpeza pode reduzir a representatividade dos dados, tornando o modelo incapaz de fornecer boas previsões. As técnicas de augmentação 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 a Augmentação de Dados?

A augmentação de dados é frequentemente usada para classificação e segmentação de imagens. É comum fazer alterações nos dados visuais, e redes adversárias generativas (GANs) são usadas para criar dados sintéticos. Algumas das atividades clássicas de processamento de imagens para augmentação de dados incluem preenchimento, rotação aleatória, flip vertical e horizontal, reescala, translação, corte, zoom, alteração de contraste e mais.

Existem alguns modelos avançados para augmentação de dados:

• Redes Adversárias Generativas (GANs): As GANs ajudam a aprender padrões a partir de conjuntos de dados de entrada e criam automaticamente novos exemplos para os dados de treinamento.
• Transferência de Estilo Neural: Esses modelos mesclam a imagem de conteúdo e a imagem de estilo, bem como separam o estilo do conteúdo.
• Aprendizado por Reforço: Esses modelos treinam agentes para alcançar metas e tomar decisões em um ambiente virtual.

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

Existem alguns métodos principais para a augmentação de dados de NLP, incluindo operações de augmentação de dados fáceis (EDA), como substituição de sinônimos, inserção de palavras e troca de palavras. Outro método comum é a tradução reversa, que envolve traduzir o texto da língua alvo de volta para a língua original.

Vantagens e Limitações da Augmentação de Dados

É importante notar que existem tanto vantagens quanto limitações para a augmentação de dados.

Quando se trata de vantagens, a augmentação de dados pode melhorar a precisão das previsões do modelo, adicionando mais dados de treinamento, prevenindo a escassez de dados, reduzindo a sobreajuste de dados, aumentando a generalização e resolvendo problemas de desequilíbrio de classes em classificação.

A augmentação 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 da augmentação de dados incluem o alto custo de garantia de qualidade dos conjuntos de dados aumentados. Também envolve pesquisas e desenvolvimentos intensivos para criar dados sintéticos com aplicações avançadas.

Se você estiver usando técnicas de augmentação de dados como GANs, a verificação pode ser difícil. Também é desafiador abordar o viés inerente dos dados originais se ele persistir nos dados aumentados.

Casos de Uso da Augmentação de Dados

A augmentação de dados é um dos métodos mais populares para aumentar artificialmente a quantidade de dados para treinar modelos de IA, e é usada em uma ampla gama de domínios e indústrias.

Dois dos setores mais proeminentes que aproveitam o poder da augmentação de dados são veículos autônomos e saúde:

• Veículos Autônomos: A augmentação 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.
• Saúde: A indústria de saúde também usa a augmentação 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 e não são treinados. Em outros casos, não há dados suficientes sobre uma doença específica, então os dados podem ser aumentados com variantes do existente.

Como Aumentar Dados

Se você está procurando aumentar dados, deve começar identificando lacunas nos seus dados. Isso pode envolver procurar informações demográficas faltantes, por exemplo. Todas as atividades também devem apoiar a missão da sua empresa, então é importante priorizar as lacunas com base em como as informações avançariam a missão.

A próxima etapa é identificar onde você obterá os dados faltantes, como por meio de um conjunto de dados de terceiros. Ao avaliar os dados, você deve considerar o custo, a completude e o nível de complexidade e esforço necessário para integração.

A augmentação de dados pode levar tempo, então é importante planejar o tempo e os recursos. Muitas fontes de dados de terceiros exigem investimentos. Também é crítico 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 no seu AMS ou em algum outro sistema.

Claro, essa é apenas uma linha básica do processo de augmentação de dados. O processo real incluirá muito mais, o que é por que é crucial ter uma equipe bem equipada de cientistas de dados e outros especialistas. Mas planejando e executando um processo de augmentação de dados, você pode garantir que sua organização tenha os melhores dados possíveis para previsões precisas.