Ce este augmentarea datelor?

Una dintre cele mai comune provocări pentru companiile care doresc să implementeze soluții de învățare automată este lipsa de date. Adesea, colectarea datelor 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 augmentarea 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 modificări mici ale datelor sau utilizarea modelelor de învățare profundă pentru a genera noi date.

Importanța augmentării datelor

Tehnicile de augmentare a datelor au crescut constant în popularitate în ultimii ani. Există câteva motive pentru acest lucru. În primul rând, îmbunătățește performanța modelelor de învățare automată și conduce 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 augmentare a datelor. Performanța și rezultatele modelelor de învățare profundă sunt îmbunătățite prin generarea de noi și diverse seturi de date de antrenament.

Augmentarea datelor reduce, de asemenea, costurile operaționale asociate cu colectarea și etichetarea datelor. De exemplu, etichetarea și colectarea datelor pot fi atât de timp consumatoare, cât și scumpe pentru companii, astfel încât acestea se bazează pe transformarea seturilor de date prin tehnici de augmentare a datelor pentru a reduce costurile.

Una dintre principalele etape de pregătire a unui model de date este curățarea datelor, ceea ce conduce la modele cu acuratețe ridicată. Acest proces de curățare poate reduce reprezentativitatea datelor, făcând modelul incapabil să furnizeze predicții bune. Tehnicile de augmentare a datelor pot fi utilizate pentru a face modelele de învățare automată mai robuste, prin crearea de variații pe care modelul le-ar putea întâlni în lumea reală.

Cum funcționează augmentarea datelor?

Augmentarea datelor este adesea utilizată pentru clasificarea și segmentarea imaginilor. Este obișnuit să se facă modificări asupra datelor vizuale, iar rețelele antagoniste generative (GAN) sunt utilizate pentru a crea date sintetice. Unele dintre activitățile clasice de prelucrare a imaginilor pentru augmentarea datelor includ umplerea, rotirea aleatorie, inversarea verticală și orizontală, rescalarea, translația, decuparea, mărirea, schimbarea contrastului și altele.

Există câteva modele avansate pentru augmentarea datelor:

• Rețele antagoniste generative (GAN): GAN-urile ajută la învățarea patternurilor din seturile de date de intrare și la crearea automată de exemple noi pentru datele de antrenament.
• Transfer de stil neural: Aceste modele combină imaginea conținutului și imaginea stilului, precum și separă stilul de conținut.
• Învățare prin întărire: Aceste modele antrenează agenți pentru a-și atinge obiectivele și a lua decizii într-un mediu virtual.

O altă aplicație majoră pentru augmentarea datelor este procesarea limbajului natural (NLP). Deoarece limba este atât de complexă, poate fi extrem de dificil să se augmenteze datele text.

Există câteva metode principale pentru augmentarea datelor NLP, incluzând operațiuni de augmentare ușoară a datelor (EDA) precum înlocuirea sinonimelor, inserarea cuvintelor și schimbarea cuvintelor. O altă metodă comună este traducerea inversă, care implică traducerea textului din limba țintă înapoi în limba originală.

Beneficii și limitări ale augmentării datelor

Este important de remarcat că există atât beneficii, cât și limitări ale augmentării datelor.

În ceea ce privește beneficiile, augmentarea datelor poate îmbunătăți acuratețea predicțiilor modelului prin adăugarea de date de antrenament suplimentare, prevenirea lipsei de date, reducerea suprapunerii datelor, creșterea generalizării și rezolvarea problemelor de echilibru a claselor în clasificare.

Augmentarea datelor reduce, de asemenea, costurile asociate cu colectarea și etichetarea datelor, permite predicția evenimentelor rare, și consolidează securitatea datelor.

În același timp, limitările augmentării datelor includ costul ridicat al asigurării calității seturilor de date augmentate. De asemenea, implică cercetări și dezvoltări intensive pentru a crea date sintetice cu aplicații avansate.

Dacă utilizați tehnici de augmentare a datelor, cum ar fi GAN-urile, verificarea poate fi dificilă. De asemenea, este dificil să abordați prejudecățile inerente ale datelor originale, dacă acestea persistă în datele augmentate.

Cazuri de utilizare a augmentării datelor

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

Două dintre cele mai proeminente industrii care utilizează puterea augmentării datelor sunt vehiculele autonome și sănătatea:

• Vehicule autonome: Augmentarea datelor este importantă pentru dezvoltarea vehiculelor autonome. Mediile de simulare create cu mecanisme de învățare prin întărire ajută la antrenarea și testarea sistemelor AI cu lipsă de date. Mediul de simulare poate fi modelat pe baza unor cerințe specifice pentru a genera exemple din lumea reală.
• Sănătate: Industria sănătății utilizează, de asemenea, augmentarea datelor. Adesea, datele unui pacient nu pot fi utilizate pentru a antrena un model, ceea ce înseamnă că o mare parte a datelor este filtrată și nu poate fi antrenată. În alte cazuri, nu există suficiente date despre o anumită boală, astfel încât datele pot fi augmentate cu variante ale datelor existente.

Cum se augmentează datele

Dacă doriți să augmentezi date, ar trebui să începeți prin identificarea lacunelor din datele dvs. Acest lucru poate implica căutarea informațiilor demografice lipsă, de exemplu. Toate activitățile ar trebui să sprijine misiunea companiei dvs., astfel încât este important să prioritizați lacunele în funcție de modul în care informațiile ar putea avansa misiunea.

Următoarea etapă constă în identificarea sursei de date lipsă, cum ar fi un set de date de la o terță parte. Atunci când evaluați datele, ar trebui să luați în considerare costul, completețea și nivelul de complexitate și efort necesar pentru integrare.

Augmentarea datelor poate dura, astfel încât este important să planificați timpul și resursele. Multe surse de date de la terțe părți necesită investiții. De asemenea, este critic să planificați cum vor fi colectate și achiziționate datele și să evaluați rentabilitatea datelor.

Ultima etapă constă în determinarea locului în care vor fi stocate datele, ceea ce poate implica adăugarea lor într-un câmp din sistemul dvs. de management al activelor sau într-un alt sistem.

Desigur, aceasta este doar o descriere de bază a procesului de augmentare a datelor. Procesul real va include multe alte aspecte, ceea ce face ca este crucial să aveți o echipă bine echipată de oameni de știință și alți experți. Dar, prin planificarea și executarea unui proces de augmentare a datelor, puteți asigura că organizația dvs. are cele mai bune date posibile pentru predicții precise.