Что такое Data Augmentation?

Одной из наиболее распространенных проблем для компаний, стремящихся реализовать решения машинного обучения, является недостаточность данных. Часто бывает дорого и времени потребуется много, чтобы собрать их. В то же время производительность моделей машинного обучения и глубокого обучения сильно зависит от качества, количества и актуальности обучающих данных.

Именно здесь на помощь приходит Data Augmentation.

Data Augmentation можно определить как набор методов, искусственно увеличивающих количество данных. Эти методы генерируют новые точки данных из существующих данных и могут включать внесение незначительных изменений в данные или использование моделей глубокого обучения для генерации новых данных.

Важность Data Augmentation

Методы Data Augmentation последовательно набирают популярность в последние годы. Есть несколько причин для этого. Во-первых, это улучшает производительность 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 Data Augmentation. Производительность и результаты моделей глубокого обучения улучшаются за счет генерации новых и разнообразных обучающих наборов данных.

Data Augmentation также снижает операционные затраты, связанные с сбором данных. Например, маркировка и сбор данных могут быть как время-, так и дорогостоящими для компаний, поэтому они полагаются на преобразование наборов данных с помощью методов Data Augmentation, чтобы сократить затраты.

Одним из основных шагов подготовки модели данных является очистка данных, что приводит к высокоточным моделям. Этот процесс очистки может снизить представительность данных, что делает модель неспособной обеспечить хорошие прогнозы. Методы Data Augmentation можно использовать, чтобы помочь моделям машинного обучения стать более устойчивыми, создавая вариации, с которыми модель может столкнуться в реальном мире.

Как работает Data Augmentation?

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

Существует несколько продвинутых моделей для Data Augmentation:

• Генеративные состязательные сети (GANs): GANs помогают изучать закономерности в наборах входных данных и автоматически создавать новые примеры для обучающих данных.
• Нейронный перенос стиля: Эти модели объединяют контент-изображение и стиль-изображение, а также разделяют стиль от контента.
• Рефлексивное обучение: Эти модели обучают агентов выполнять цели и принимать решения в виртуальной среде.

Другим крупным применением Data Augmentation является обработка естественного языка (NLP). Поскольку язык так сложен, может быть чрезвычайно сложно дополнить текстовые данные.

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

Преимущества и ограничения Data Augmentation

Важно отметить, что существуют как преимущества, так и ограничения Data Augmentation.

Когда речь идет о преимуществах, Data Augmentation может улучшить точность прогнозирования модели, добавляя больше обучающих данных, предотвращая нехватку данных, снижая переобучение, увеличивая обобщение и решая проблемы несбалансированности классов в классификации.

Data Augmentation также снижает затраты, связанные с сбором и маркировкой данных, позволяет предсказывать редкие события и укрепляет защиту данных.

В то же время ограничениями Data Augmentation являются высокая стоимость обеспечения качества дополненных наборов данных. Это также включает в себя значительные исследования и разработки для создания синтетических данных с продвинутыми приложениями.

Если вы используете методы Data Augmentation, такие как GANs, проверка может оказаться сложной. Также сложно устранить встроенные предубеждения исходных данных, если они сохраняются в дополненных данных.

Случаи использования Data Augmentation

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

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

• Автономные транспортные средства: Data Augmentation важно 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 Data Augmentation. Часто данные пациента не могут быть использованы для обучения модели, что означает, что большая часть данных фильтруется из обучения. В других случаях не хватает данных о конкретном заболевании, поэтому данные можно дополнить вариантами существующих.

Как дополнить данные

Если вы хотите дополнить данные, вы должны начать с выявления 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 продвинет миссию.

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

Data Augmentation 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 вашей системы или другой системы.

Конечно, это только базовый план процесса Data Augmentation. Фактический процесс будет включать гораздо больше, поэтому важно иметь хорошо оснащенную команду ученых и других экспертов. Но, планируя и выполняя процесс Data Augmentation, вы можете обеспечить, чтобы ваша организация имела лучшие возможные данные для точных прогнозов.