Ce este creșterea datelor?

Una dintre cele mai frecvente provocări pentru companiile care doresc să implementeze soluții de învățare automată este datele insuficiente. Adesea, colectarea acestuia este atât costisitoare, cât și consumatoare de timp. În același timp, performanța modelelor de învățare automată și de învățare profundă depinde în mare măsură de calitatea, cantitatea și relevanța datelor de antrenament. 

Aici intervine creșterea datelor. 

Augmentarea datelor poate fi definită ca un set de tehnici care măresc artificial cantitatea de date. Aceste tehnici generează noi puncte de date din datele existente și pot include efectuarea de mici modificări ale datelor sau utilizarea modelelor de învățare profundă pentru a genera date noi. 

Importanța creșterii datelor

Tehnicile de creștere a datelor au crescut în mod constant în popularitate în ultimii câțiva ani. Există câteva motive pentru aceasta. În primul rând, îmbunătățește performanța modelelor de învățare automată și duce la seturi de date mai diverse. 

Multe aplicații de învățare profundă, cum ar fi detectarea obiectelor, clasificarea imaginilor, recunoașterea imaginilor, înțelegerea limbajului natural și segmentarea semantică se bazează pe metode de creștere a datelor. Performanța și rezultatele modelelor de învățare profundă sunt îmbunătățite prin generarea de seturi de date de antrenament noi și diverse. 

Mărirea datelor reduce, de asemenea, costurile de operare implicate cu colectarea datelor. De exemplu, etichetarea și colectarea datelor pot fi atât consumatoare de timp, cât și costisitoare pentru companii, așa că se bazează pe transformarea seturilor de date prin tehnici de creștere a datelor pentru a reduce costurile. 

Unul dintre pașii principali ai pregătirii unui model de date este curățarea datelor, ceea ce duce la modele de mare precizie. Acest proces de curățare poate reduce reprezentabilitatea datelor, făcând modelul incapabil să ofere predicții bune. Tehnicile de creștere a datelor pot fi folosite pentru a ajuta modelele de învățare automată să fie mai robuste prin crearea de variații pe care modelul le-ar putea întâlni în lumea reală. 

Cum funcționează creșterea datelor? 

Augmentarea datelor este adesea folosită pentru clasificarea și segmentarea imaginilor. Este obișnuit să se facă modificări asupra datelor vizuale, iar rețelele adverse generative (GAN) sunt folosite pentru a crea date sintetice. Unele dintre activitățile clasice de procesare a imaginilor pentru creșterea datelor includ umplutura, rotația aleatorie, răsturnarea verticală și orizontală, redimensionarea, translația, decuparea, mărirea, modificarea contrastului și multe altele. 

Există câteva modele avansate pentru creșterea datelor: 

• Rețele adversare generative (GAN): GAN-urile ajută la învățarea tiparelor din seturile de date de intrare și creează automat noi exemple pentru datele de antrenament. 
• Transfer de stil neuronal: Aceste modele îmbină imaginea de conținut și imaginea de stil, precum și stilul separat de conținut.
  
• Consolidarea învățării: Aceste modele antrenează agenții pentru a îndeplini obiectivele și a lua decizii într-un mediu virtual. 

O altă aplicație majoră pentru creșterea datelor este procesarea limbajului natural (NLP). Deoarece limbajul este atât de complex, poate fi extrem de dificil să măriți datele text. 

Există câteva metode principale pentru creșterea datelor NLP, inclusiv operațiuni de creștere ușoară a datelor (EDA), cum ar fi înlocuirea sinonimelor, inserarea cuvintelor și schimbarea cuvintelor. O altă metodă comună este traducerea inversă, care implică retraducerea textului din limba țintă înapoi în limba originală. 

Beneficiile și limitările creșterii datelor

Este important să rețineți că există atât beneficii, cât și limitări ale creșterii datelor. 

Când vine vorba de beneficii, creșterea datelor poate îmbunătăți acuratețea predicției modelului prin adăugarea mai multor date de antrenament, prevenirea deficitului de date, reducerea supraadaptării datelor, creșterea generalizării și rezolvarea problemelor de dezechilibru de clasă în clasificare. 

Mărirea datelor reduce, de asemenea, costurile asociate cu colectarea și etichetarea datelor, permite predicția evenimentelor rare și întărește confidențialitatea datelor. 

În același timp, limitările creșterii datelor includ un cost ridicat al asigurării calității seturilor de date augmentate. De asemenea, implică cercetare și dezvoltare intensă pentru a construi date sintetice cu aplicații avansate. 

Dacă utilizați tehnici de creștere a datelor, cum ar fi GAN-urile, verificarea se poate dovedi dificilă. De asemenea, este o provocare să abordăm părtinirea inerentă a datelor originale dacă persistă în datele augmentate. 

Cazuri de utilizare pentru creșterea datelor

Augmentarea datelor este una dintre cele mai populare metode pentru creșterea artificială a cantităților de date pentru antrenarea modelelor AI și este utilizată într-o gamă largă de domenii și industrii. 

Două dintre cele mai proeminente industrii care valorifică puterea creșterii datelor sunt vehiculele autonome și asistența medicală: 

• Vehicule autonome: Mărirea datelor este importantă pentru dezvoltarea vehiculelor autonome. Mediile de simulare construite cu mecanisme de învățare de consolidare ajută la instruirea și testarea sistemelor AI cu deficit de date. Mediul de simulare poate fi modelat pe baza cerințelor specifice pentru a genera exemple din lumea reală.

• Sănătate: Industria sănătății folosește și creșterea datelor. Adesea, datele unui pacient nu pot fi folosite pentru a antrena un model, ceea ce înseamnă că o mulțime de date sunt filtrate de la instruire. În alte cazuri, nu există suficiente date despre o anumită boală, astfel încât datele pot fi mărite cu variante ale celei existente. 

Cum să măriți datele

Dacă doriți să suplimentați datele, ar trebui să începeți prin a identifica lacunele din datele dvs. Aceasta ar putea implica, de exemplu, căutarea informațiilor demografice lipsă. Toate activitățile ar trebui să sprijine, de asemenea, misiunea companiei dvs., așa că este important să prioritizați lacunele în funcție de modul în care informațiile ar avansa misiunea. 

Următorul pas este să identificați unde veți obține datele lipsă, cum ar fi printr-un set de date terță parte. Când evaluați datele, ar trebui să vă uitați la costuri, completitudine și nivelul de complexitate și efort necesar pentru integrare. 

Mărirea datelor poate dura timp, așa că este important să planificați timpul și resursele. O mulțime de surse de date terțe necesită investiții. De asemenea, este esențial să planificați modul în care datele vor fi colectate și achiziționate, iar rentabilitatea investiției datelor ar trebui evaluată. 

Ultimul pas este să determinați unde vor fi stocate datele, ceea ce ar putea implica adăugarea lor într-un câmp din AMS sau alt sistem. 

Desigur, acesta este doar o schiță de bază pentru procesul de creștere a datelor. Procesul propriu-zis va include mult mai mult, motiv pentru care este crucial să existe o echipă bine echipată de oameni de știință în date și alți experți. Dar prin planificarea și executarea unui proces de creștere a datelor, vă puteți asigura că organizația dvs. are cele mai bune date posibile pentru predicții precise.