Что такое данные аугментации?

Одной из наиболее распространенных проблем для компаний, стремящихся реализовать решения машинного обучения, является недостаточность данных. Часто это оказывается дорого и требует много времени. В то же время, эффективность моделей машинного обучения и глубокого обучения сильно зависит от качества, количества и актуальности обучающих данных.

Именно здесь на помощь приходит аугментация данных.

Аугментация данных можно определить как набор методов, которые искусственно увеличивают количество данных. Эти методы генерируют новые данные на основе существующих и могут включать внесение незначительных изменений в данные или использование моделей глубокого обучения для генерации новых данных.

Важность аугментации данных

Методы аугментации данных последовательно набирают популярность в последние годы. Есть несколько причин для этого. Во-первых, это улучшает эффективность моделей машинного обучения и приводит к более разнообразным наборам данных.

Многие приложения глубокого обучения, такие как обнаружение объектов, классификация изображений, распознавание изображений, понимание естественного языка и семантическая сегментация, полагаются на методы аугментации данных. Эффективность и результаты моделей глубокого обучения улучшаются путем генерации новых и разнообразных обучающих наборов данных.

Аугментация данных также снижает операционные затраты, связанные с сбором и标注кой данных. Например, сбор и标注ка данных могут быть как耗时, так и дорогими для компаний, поэтому они полагаются на преобразование наборов данных с помощью методов аугментации данных, чтобы снизить затраты.

Одним из основных шагов подготовки модели данных является очистка данных, что приводит к высокоточным моделям. Этот процесс очистки может снизить представимость данных, что делает модель не способной давать хорошие прогнозы. Методы аугментации данных можно использовать, чтобы сделать модели машинного обучения более устойчивыми, создавая вариации, с которыми модель может столкнуться в реальном мире.

Как работает аугментация данных?

Аугментация данных часто используется для классификации изображений и сегментации. Обычно вносятся изменения в визуальные данные, и используются генеративные состязательные сети (GAN) для создания синтетических данных. Некоторые из классических hoạtностей обработки изображений для аугментации данных включают заполнение, случайное вращение, вертикальное и горизонтальное отражение, масштабирование, перевод, обрезку, увеличение, изменение контраста и многое другое.

Существует несколько продвинутых моделей для аугментации данных:

• Генеративные состязательные сети (GAN): GAN помогают изучать закономерности в наборах данных и автоматически создавать новые примеры для обучающих данных.
• Нейронный стильный перенос: Эти модели объединяют содержание изображения и стиль изображения, а также разделяют стиль от содержания.
• Рефлексивное обучение: Эти модели обучают агентов выполнять задачи и принимать решения в виртуальной среде.

Другим важным применением аугментации данных является обработка естественного языка (NLP). Поскольку язык так сложен, может быть очень сложно аугментировать текстовые данные.

Существует несколько основных методов для аугментации данных NLP, включая простые операции аугментации данных (EDA), такие как замена синонимов, вставка слов и замена слов. Другим распространенным методом является обратный перевод, который включает перевод текста из целевого языка обратно на исходный язык.

Преимущества и ограничения аугментации данных

Важно отметить, что существуют как преимущества, так и ограничения аугментации данных.

Когда речь идет о преимуществах, аугментация данных может улучшить точность прогнозов модели, добавляя больше обучающих данных, предотвращая нехватку данных, снижая переобучение, увеличивая обобщаемость и решая проблемы несбалансированности классов в классификации.

Аугментация данных также снижает затраты, связанные с сбором и标注кой данных, позволяет предсказывать редкие события и укрепляет защиту данных.

В то же время, ограничения аугментации данных включают высокую стоимость обеспечения качества аугментированных наборов данных. Это также требует значительных исследований и разработок для создания синтетических данных с продвинутыми приложениями.

Если вы используете методы аугментации данных, такие как GAN, верификация может оказаться сложной. Также сложно устранить встроенную предвзятость исходных данных, если она сохраняется в аугментированных данных.

Случаи использования аугментации данных

Аугментация данных является одним из наиболее популярных методов искусственного увеличения количества данных для обучения моделей ИИ, и она используется в широком диапазоне областей и отраслей.

Две из наиболее заметных отраслей, использующих возможности аугментации данных, – это автономные транспортные средства и здравоохранение:

• Автономные транспортные средства: Аугментация данных важна для разработки автономных транспортных средств. Симуляционные среды, построенные с помощью механизмов рефлексивного обучения, помогают обучать и тестировать системы ИИ с нехваткой данных. Симуляционная среда может быть смоделирована на основе конкретных требований для генерации реальных примеров.
• Здравоохранение: Отрасль здравоохранения также использует аугментацию данных. Часто данные пациента не могут быть использованы для обучения модели, что означает, что большая часть данных исключается из обучения. В других случаях не хватает данных о конкретном заболевании, поэтому данные можно аугментировать с помощью вариантов существующих данных.

Как аугментировать данные

Если вы хотите аугментировать данные, начните с определения пробелов в ваших данных. Это может включать поиск отсутствующей демографической информации, например. Все действия также должны поддерживать миссию вашей компании, поэтому важно расставить приоритеты пробелов на основе того, как информация будет продвигать миссию.

Следующий шаг – определить, где вы получите отсутствующие данные, например, через набор данных третьей стороны. При оценке данных следует учитывать стоимость, полноту и уровень сложности и усилий, необходимых для интеграции.

Аугментация данных может занять время, поэтому важно спланировать время и ресурсы. Многие источники данных третьей стороны требуют инвестиций. Также важно спланировать, как будут собираться и приобретаться данные, и оценить ROI данных.

Последний шаг – определить, где будут храниться данные, что может включать добавление их в поле в вашей системе управления данными или в другую систему.

Конечно, это только базовый план процесса аугментации данных. Фактический процесс будет включать гораздо больше, поэтому важно иметь хорошо оснащенную команду специалистов по данным и других экспертов. Но, спланировав и выполнив процесс аугментации данных, вы можете обеспечить, чтобы ваша организация имела лучшие возможные данные для точных прогнозов.