Čo je to rozšírenie dát?

Jednou z najčastejších výziev pre spoločnosti, ktoré chcú implementovať riešenia strojového učenia, je nedostatok údajov. Často je ich zber nákladné a časovo náročné. Výkonnosť modelov strojového učenia a hlbokého učenia je zároveň veľmi závislá od kvality, množstva a relevantnosti tréningových údajov. 

Tu prichádza na rad rozširovanie údajov. 

Rozširovanie údajov možno definovať ako súbor techník, ktoré umelo zvyšujú množstvo údajov. Tieto techniky generujú nové údajové body z existujúcich údajov a môžu zahŕňať vykonávanie malých zmien údajov alebo používanie modelov hlbokého učenia na generovanie nových údajov. 

Význam rozšírenia údajov

Techniky zväčšovania údajov v posledných rokoch neustále rastú na popularite. Existuje na to niekoľko dôvodov. Po prvé, zlepšuje výkon modelov strojového učenia a vedie k rôznorodejším súborom údajov. 

Mnoho aplikácií hlbokého učenia, ako je detekcia objektov, klasifikácia obrázkov, rozpoznávanie obrázkov, porozumenie prirodzenému jazyku a sémantická segmentácia, sa spolieha na metódy rozširovania údajov. Výkon a výsledky modelov hlbokého učenia sa zlepšujú generovaním nových a rôznorodých množín tréningových údajov. 

Rozšírenie údajov tiež znižuje prevádzkové náklady spojené so zberom údajov. Napríklad označovanie a zhromažďovanie údajov môže byť pre spoločnosti časovo náročné a nákladné, takže sa spoliehajú na transformáciu súborov údajov pomocou techník rozširovania údajov, aby znížili náklady. 

Jedným z hlavných krokov prípravy dátového modelu je čistenie dát, čo vedie k vysoko presným modelom. Tento proces čistenia môže znížiť reprezentatívnosť údajov, takže model nemôže poskytovať dobré predpovede. Techniky rozšírenia údajov môžu byť použité na to, aby modely strojového učenia boli robustnejšie, a to vytváraním variácií, s ktorými sa model môže stretnúť v reálnom svete. 

Ako funguje rozširovanie údajov? 

Rozšírenie údajov sa často používa na klasifikáciu a segmentáciu obrazu. Je bežné robiť zmeny na vizuálnych údajoch a na vytváranie syntetických údajov sa používajú generatívne adversariálne siete (GAN). Niektoré z klasických činností spracovania obrazu na zväčšenie údajov zahŕňajú výplň, náhodné otáčanie, vertikálne a horizontálne preklápanie, zmenu mierky, preklad, orezanie, priblíženie, zmenu kontrastu a ďalšie. 

Existuje niekoľko pokročilých modelov na rozširovanie údajov: 

• Generatívne adverzné siete (GAN): GAN pomáhajú učiť sa vzory zo vstupných súborov údajov a automaticky vytvárať nové príklady pre tréningové údaje. 
• Prenos neurálneho štýlu: Tieto modely spájajú obrázok obsahu a obrázok štýlu, ako aj oddeľujú štýl od obsahu.
  
• Posilňovacie vzdelávanie: Tieto modely trénujú agentov, aby dosahovali ciele a rozhodovali sa vo virtuálnom prostredí. 

Ďalšou hlavnou aplikáciou na rozširovanie údajov je spracovanie prirodzeného jazyka (NLP). Keďže jazyk je taký zložitý, môže byť mimoriadne náročné rozšíriť textové údaje. 

Existuje niekoľko hlavných metód na rozšírenie údajov NLP vrátane operácií jednoduchého rozšírenia údajov (EDA), ako je nahradenie synonyma, vkladanie slov a zámena slov. Ďalšou bežnou metódou je spätný preklad, ktorý zahŕňa opätovný preklad textu z cieľového jazyka späť do pôvodného jazyka. 

Výhody a obmedzenia rozšírenia údajov

Je dôležité poznamenať, že rozšírenie údajov má výhody aj obmedzenia. 

Pokiaľ ide o výhody, rozšírenie údajov môže zlepšiť presnosť predikcie modelu pridaním ďalších trénovacích údajov, zabránením nedostatku údajov, znížením nadmerného prispôsobenia údajov, zvýšením zovšeobecnenia a vyriešením problémov s nevyváženosťou tried v klasifikácii. 

Rozšírenie údajov tiež znižuje náklady spojené so zberom a označovaním údajov, umožňuje predpovedanie zriedkavých udalostí a posilňuje súkromie údajov. 

Obmedzenia rozšírenia údajov zároveň zahŕňajú vysoké náklady na zabezpečenie kvality rozšírených súborov údajov. Zahŕňa tiež rozsiahly výskum a vývoj na vytváranie syntetických údajov s pokročilými aplikáciami. 

Ak používate techniky zväčšovania údajov, ako sú siete GAN, overenie môže byť zložité. Je tiež náročné riešiť inherentnú zaujatosť pôvodných údajov, ak pretrvávajú v rozšírených údajoch. 

Prípady použitia rozšírenia dát

Rozširovanie údajov je jednou z najpopulárnejších metód umelého zvyšovania množstva údajov na trénovanie modelov AI a používa sa v širokej škále domén a odvetví. 

Dva z najvýznamnejších odvetví, ktoré využívajú silu rozširovania údajov, sú autonómne vozidlá a zdravotníctvo: 

• Autonómne vozidlá: Rozšírenie dát je dôležité pre vývoj autonómnych vozidiel. Simulačné prostredia vytvorené pomocou mechanizmov učenia sa posilňovania pomáhajú trénovať a testovať systémy AI s nedostatkom údajov. Simulačné prostredie je možné modelovať na základe špecifických požiadaviek na generovanie príkladov z reálneho sveta.

• Zdravotná starostlivosť: Zdravotnícky priemysel tiež využíva rozširovanie údajov. Údaje o pacientovi sa často nedajú použiť na trénovanie modelu, čo znamená, že veľa údajov sa z trénovania odfiltruje. V iných prípadoch nie je dostatok údajov o konkrétnej chorobe, takže údaje možno rozšíriť o varianty existujúcej choroby. 

Ako rozšíriť údaje

Ak chcete rozšíriť údaje, mali by ste začať identifikáciou medzier vo vašich údajoch. Môže to zahŕňať napríklad hľadanie chýbajúcich demografických informácií. Všetky aktivity by tiež mali podporovať poslanie vašej spoločnosti, preto je dôležité uprednostniť medzery podľa toho, ako by informácie posunuli poslanie ďalej. 

Ďalším krokom je identifikovať, kde získate chýbajúce údaje, napríklad prostredníctvom súboru údajov tretej strany. Pri vyhodnocovaní údajov by ste sa mali pozrieť na náklady, úplnosť a úroveň zložitosti a úsilia potrebného na integráciu. 

Rozšírenie údajov môže chvíľu trvať, preto je dôležité naplánovať si čas a zdroje. Mnoho zdrojov údajov tretích strán si vyžaduje investície. Je tiež dôležité naplánovať, ako sa budú údaje zhromažďovať a získavať, a mala by sa vyhodnotiť návratnosť investícií do údajov. 

Posledným krokom je určiť, kde budú údaje uložené, čo môže zahŕňať ich pridanie do poľa vo vašom AMS alebo inom systéme. 

Samozrejme, toto je len základný náčrt procesu rozširovania údajov. Samotný proces bude zahŕňať oveľa viac, a preto je kľúčové mať dobre vybavený tím dátových vedcov a ďalších odborníkov. Naplánovaním a vykonaním procesu rozširovania údajov však môžete zabezpečiť, aby vaša organizácia mala najlepšie možné údaje na presné predpovede.