Vad är dataaugmentering?

En av de vanligaste utmaningarna för företag som vill implementera maskinlärningslösningar är otillräcklig data. Ofta är det både dyrt och tidskrävande att samla in den. Samtidigt är prestandan hos maskinlärnings- och djuplärningsmodeller starkt beroende av kvaliteten, mängden och relevansen hos träningsdata.

Här kommer dataaugmentering in.

Dataaugmentering kan definieras som en uppsättning tekniker som artificiellt ökar mängden data. Dessa tekniker genererar nya datapunkter från befintlig data och kan inkludera att göra små ändringar i data eller använda djuplärningsmodeller för att generera ny data.

Betydelsen av dataaugmentering

Dataaugmentering-tekniker har stadigt ökat i popularitet under de senaste åren. Det finns flera skäl till detta. För det första förbättrar det prestandan hos maskinlärningsmodeller och leder till mer varierad data.

Många djuplärningsapplikationer som objektidentifiering, bildklassificering, bildigenkänning, naturlig språkförståelse och semantisk segmentering är beroende av dataaugmentering-metoder. Prestandan och resultaten från djuplärningsmodeller förbättras genom att generera nya och varierade träningsdata.

Dataaugmentering minskar också de kostnader som är förknippade med datainsamling. Till exempel kan dataetikettering och -insamling vara både tidskrävande och dyra för företag, så de förlitar sig på att omvandla dataset genom dataaugmentering-tekniker för att minska kostnaderna.

En av de viktigaste stegen i att förbereda en datamodell är att rensa data, vilket leder till hög noggrannhet i modellerna. Denna rensningsprocess kan minska datarepresentationen, vilket gör att modellen inte kan ge bra förutsägelser. Dataaugmentering-tekniker kan användas för att hjälpa maskinlärningsmodellerna att bli mer robusta genom att skapa variationer som modellen kan möta i verkligheten.

Hur fungerar Dataaugmentering?

Dataaugmentering används ofta för bildklassificering och segmentering. Det är vanligt att göra ändringar i visuell data, och generativa adversariala nätverk (GAN) används för att skapa syntetisk data. Några av de klassiska bildbehandlingsaktiviteterna för dataaugmentering inkluderar padding, slumpmässig rotation, vertikal och horisontell vändning, omskalning, translation, beskärning, zoomning, kontrastförändring och mer.

Det finns några avancerade modeller för dataaugmentering:

• Generativa Adversariala Nätverk (GAN): GAN hjälper till att lära sig mönster från indata dataset och skapar automatiskt nya exempel för träningsdata.
• Neural stilöverföring: Dessa modeller blandar innehållsbild och stilbild, samt separerar stil från innehåll.
  
• Förstärkningsinlärning: Dessa modeller tränar agenter att uppnå mål och fatta beslut i en virtuell miljö.

En annan stor tillämpning för dataaugmentering är behandling av naturligt språk (NLP). Eftersom språk är så komplext kan det vara extremt utmanande att augmentera textdata.

Det finns några huvudsakliga metoder för NLP-dataaugmentering, inklusive enkel dataaugmentering (EDA) med åtgärder som synonymersättning, ordinfogning och ordbyte. En annan vanlig metod är bakåtöversättning, som innebär att översätta text från målspråket tillbaka till ursprungsspråket.

Fördelar och begränsningar av Dataaugmentering

Det är viktigt att notera att det finns både fördelar och begränsningar av dataaugmentering.

När det gäller fördelar kan dataaugmentering förbättra modellens förutsägelsenoggrannhet genom att lägga till mer träningsdata, förhindra databrist, minska dataöveranpassning, öka generalisering och lösa klassobalansproblem i klassificering.

Dataaugmentering minskar också de kostnader som är förknippade med datainsamling och -etikettering, möjliggör förutsägelser av sällsynta händelser och stärker skyddet av personuppgifter.

Samtidigt finns det begränsningar av dataaugmentering, inklusive en hög kostnad för kvalitetssäkring av de augmenterade dataseten. Det kräver också omfattande forskning och utveckling för att bygga syntetisk data med avancerade tillämpningar.

Om du använder dataaugmentering-tekniker som GAN, kan verifikation visa sig vara svårt. Det är också utmanande att hantera den inneboende partiskheten i ursprungsdata om den kvarstår i augmenterad data.

Dataaugmentering Användningsfall

Dataaugmentering är en av de mest populära metoderna för att artificiellt öka mängden data för att träna AI-modeller, och det används inom ett brett spektrum av domäner och branscher.

Två av de mest framträdande branscherna som utnyttjar kraften i dataaugmentering är autonoma fordon och hälsovård:

• Autonoma fordon: Dataaugmentering är viktigt för utvecklingen av autonoma fordon. Simuleringsmiljöer byggda med mekanismer för förstärkningsinlärning hjälper till att träna och testa AI-system med databrist. Simuleringsmiljön kan modelleras baserat på specifika krav för att generera verkliga exempel.

• Hälsovård: Hälsovårdsbranschen använder dataaugmentering också. Ofta kan en patients data inte användas för att träna en modell, vilket innebär att en stor del av data filtreras bort från träning. I andra fall finns det inte tillräckligt med data om en specifik sjukdom, så data kan augmenteras med varianter av den befintliga.

Hur man Augmenterar Data

Om du vill augmentera data bör du börja med att identifiera luckor i din data. Detta kan innebära att leta efter saknad demografisk information, till exempel. Alla aktiviteter bör också stödja ditt företags uppdrag, så det är viktigt att prioritera luckor baserat på hur informationen skulle främja uppdraget.

Nästa steg är att identifiera var du kommer att hämta den saknade data, såsom från en tredjepartsdatamängd. När du utvärderar data bör du titta på kostnad, fullständighet och nivån på komplexitet och ansträngning som behövs för integration.

Dataaugmentering kan ta tid, så det är viktigt att planera ut tiden och resurserna. Många tredjepartsdatamängder kräver investeringar. Det är också kritiskt att planera hur data kommer att samlas in och förvärvas, och ROI för data bör utvärderas.

Det sista steget är att bestämma var data kommer att lagras, vilket kan innebära att lägga till det i ett fält i din AMS eller något annat system.

Naturligtvis är detta bara en grundläggande översikt av processen för dataaugmentering. Den faktiska processen kommer att inkludera mycket mer, vilket är varför det är avgörande att ha ett välutrustat team av dataforskare och andra experter. Men genom att planera och genomföra en dataaugmentering-process kan du säkerställa att din organisation har den bästa möjliga data för precisa förutsägelser.