O que é Data Augmentation?

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 dados. Ao mesmo tempo, o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina e deep learning depende muito da qualidade, quantidade e relevância dos dados de treinamento. 

É aqui que entra a data augmentation. 

A data augmentation pode ser definida como um conjunto de técnicas que aumentam artificialmente 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 deep learning para gerar novos dados. 

Importância da Data Augmentation

As técnicas de data augmentation vêm crescendo constantemente em popularidade nos últimos anos. Há alguns motivos 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 deep learning, como detecção de objetos, classificação de imagens, reconhecimento de imagens, compreensão de linguagem natural e segmentação semântica, dependem de métodos de data augmentation. O desempenho e os resultados dos modelos de deep learning são melhorados gerando novos e diversificados conjuntos de dados de treinamento. 

A data augmentation também reduz os custos operacionais envolvidos na coleta de dados. Por exemplo, a rotulagem e coleta de dados podem ser demoradas e caras para as empresas, por isso elas dependem da transformação de conjuntos de dados por meio de técnicas de data augmentation 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. Esse processo de limpeza pode reduzir a representatividade dos dados, tornando o modelo incapaz de fornecer boas previsões. As técnicas de data augmentation podem ser usadas para tornar os modelos de aprendizado de máquina mais robustos, criando variações que o modelo pode encontrar no mundo real. 

Como Funciona a Data Augmentation? 

A data augmentation é frequentemente usada para classificação de imagens e segmentação. 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 data augmentation incluem preenchimento, rotação aleatória, flip vertical e horizontal, reescala, translação, recorte, zoom, alteração de contraste e mais. 

Há alguns modelos avançados para data augmentation: 

• 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 combinam a imagem de conteúdo e a imagem de estilo, bem como separar o estilo do conteúdo.
  
• Aprendizado por Reforço: Esses modelos treinam agentes para realizar tarefas e tomar decisões em um ambiente virtual. 

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

Há alguns principais métodos para data augmentation de NLP, incluindo operações de data augmentation fácil (EDA) como substituição de sinônimos, inserção de palavras e troca de palavras. Outro método comum é a tradução reversa, que envolve traduzir o texto do idioma de destino de volta para o idioma original. 

Vantagens e Limitações da Data Augmentation

É importante notar que há tanto vantagens quanto limitações da data augmentation. 

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

A data augmentation também reduz os custos associados à coleta e rotulagem de dados, possibilita a previsão de eventos raros e fortalece a privacidade dos dados. 

Ao mesmo tempo, as limitações da data augmentation incluem um alto custo de garantia de qualidade dos conjuntos de dados aumentados. Isso também envolve pesquisas e desenvolvimentos intensivos para criar dados sintéticos com aplicações avançadas. 

Se você estiver usando técnicas de data augmentation 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 Data Augmentation

A data augmentation 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. 

Duas das indústrias mais proeminentes que aproveitam o poder da data augmentation são veículos autônomos e saúde: 

• Veículos Autônomos: A data augmentation 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 usa data augmentation também. Muitas vezes, os dados de um paciente não podem ser usados para treinar um modelo, significando que muitos dos dados são filtrados para não serem treinados. Em outras instâncias, 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, você deve começar identificando lacunas nos seus dados. Isso pode envolver procurar informações demográficas ausentes, por exemplo. Todas as atividades também devem apoiar a missão da sua empresa, então é importante priorizar lacunas com base em como as informações avançariam a 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 considerar o custo, a completude e o nível de complexidade e esforço necessário para integração. 

A data augmentation 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, isso é apenas um esboço básico para o processo de data augmentation. O processo real incluirá muito mais, é por isso que é crucial ter uma equipe bem equipada de cientistas de dados e outros especialistas. Mas planejando e executando um processo de data augmentation, você pode garantir que sua organização tenha os melhores dados possíveis para previsões precisas.