อะไรคือ Data Augmentation?

หนึ่งในความท้าทายที่พบบ่อยที่สุดสำหรับบริษัทที่ต้องการใช้โซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องจักรคือขาดข้อมูล ซึ่งมักจะใช้เวลานานและต้องใช้เงินมากในการรวบรวมข้อมูล ในขณะเดียวกัน การทำงานของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรและโมเดลการเรียนรู้ลึกขึ้นอยู่กับคุณภาพ ปริมาณ และความเกี่ยวข้องของข้อมูลการฝึกอบรม

นี่คือจุดที่ Data Augmentation เข้ามา

Data Augmentation สามารถกำหนดได้ว่าเป็นชุดเทคนิคที่เพิ่มปริมาณข้อมูลโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การสร้างข้อมูลใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว หรือการใช้โมเดลการเรียนรู้ลึกเพื่อสร้างข้อมูลใหม่

ความสำคัญของ Data Augmentation

เทคนิค Data Augmentation ได้รับความนิยมอย่างต่อเนื่องในช่วงหลายปีที่ผ่านมา มีหลายเหตุผลที่ทำให้เทคนิคเหล่านี้ได้รับความนิยม เช่น การปรับปรุงผลการทำงานของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักร และการเพิ่มความหลากหลายของชุดข้อมูล

หลายแอปพลิเคชันการเรียนรู้ลึก เช่น การตรวจจับวัตถุ การจำแนกประเภทภาพ การรู้จำภาพ การทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ และการแบ่งส่วนแบบ语义 ขึ้นอยู่กับเทคนิค Data Augmentation การทำงานและผลลัพธ์ของโมเดลการเรียนรู้ลึกได้รับการปรับปรุงโดยการสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมใหม่และหลากหลาย

Data Augmentation ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายในการรวบรวมและทำเครื่องหมายข้อมูล เช่น การทำเครื่องหมายข้อมูลและการรวบรวมข้อมูลอาจใช้เวลานานและต้องใช้เงินมากสำหรับบริษัท ดังนั้นจึงใช้เทคนิค Data Augmentation เพื่อแปลงชุดข้อมูลและลดค่าใช้จ่าย

ขั้นตอนหลักในการเตรียมโมเดลข้อมูลคือการทำความสะอาดข้อมูล ซึ่งนำไปสู่โมเดลที่มีความแม่นยำสูง การทำความสะอาดข้อมูลสามารถลดความสามารถในการแสดงผลของข้อมูล ทำให้โมเดลไม่สามารถให้ผลการคาดการณ์ที่ดีได้ เทคนิค Data Augmentation สามารถช่วยให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรมีความแข็งแรงมากขึ้นโดยการสร้างความแปรผันของข้อมูลที่โมเดลอาจพบในโลกแห่งความเป็นจริง

การทำงานของ Data Augmentation

Data Augmentation มักใช้สำหรับการจำแนกประเภทภาพและการแบ่งส่วนภาพ การเปลี่ยนแปลงข้อมูลภาพเป็นเรื่องปกติ และใช้เครือข่ายการเรียนรู้แบบ Generative Adversarial (GANs) เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ กิจกรรมประมวลผลภาพแบบคลาสสิกสำหรับ Data Augmentation รวมถึงการเพิ่มขนาด การหมุนแบบสุ่ม การพลิกแนวตั้งและแนวนอน การปรับขนาด การเลื่อน การตัดภาพ การซูม การเปลี่ยนแปลงคอนทราสต์ และอื่นๆ

มีโมเดลขั้นสูงสำหรับ Data Augmentation เช่น

• เครือข่ายการเรียนรู้แบบ Generative Adversarial (GANs): GANs ช่วยให้เรียนรู้รูปแบบจากชุดข้อมูลการเข้าและสร้างตัวอย่างใหม่สำหรับข้อมูลการฝึกอบรมโดยอัตโนมัติ
• การถ่ายโอนสไตล์แบบニューラル: โมเดลเหล่านี้รวมภาพเนื้อหาและภาพสไตล์ และแยกสไตล์ออกจากเนื้อหา
• การเรียนรู้แบบเสริม: โมเดลเหล่านี้ฝึกให้ตัวแทนสามารถบรรลุเป้าหมายและตัดสินใจใน môi trườngเสมือนที่สร้างขึ้น

การประยุกต์ใช้ Data Augmentation อีกอย่างหนึ่งคือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เนื่องจากภาษีมีความซับซ้อนมาก จึงเป็นเรื่องที่ท้าทายในการเพิ่มข้อมูลข้อความ

มีหลายวิธีในการเพิ่มข้อมูลข้อความสำหรับ NLP รวมถึงการดำเนินการเพิ่มข้อมูลข้อความแบบง่าย (EDA) เช่น การแทนที่คำศัพท์ การแทรกคำ และการเปลี่ยนคำ อีกวิธีหนึ่งคือการแปลกลับ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแปลข้อความจากภาษาเป้าหมายกลับไปยังภาษาต้นฉบับ

ข้อดีและข้อจำกัดของ Data Augmentation

ควรทราบว่ามีทั้งข้อดีและข้อจำกัดของ Data Augmentation

ในด้านข้อดี Data Augmentation สามารถปรับปรุงความแม่นยำของการคาดการณ์โมเดลโดยการเพิ่มข้อมูลการฝึกอบรม ลดการขาดข้อมูล ลดการ overfitting ของข้อมูล เพิ่มการสร้างแบบจำลอง และแก้ไขปัญหาสมดุลชั้นเรียนในการจำแนกประเภท

Data Augmentation ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมและทำเครื่องหมายข้อมูล ทำให้สามารถคาดการณ์เหตุการณ์ที่หายากได้ และเสริมสร้างความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ในขณะเดียวกัน ข้อจำกัดของ Data Augmentation รวมถึงค่าใช้จ่ายสูงในการรับรองคุณภาพของชุดข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ต้องมีการวิจัยและพัฒนาเพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่มีการใช้งานขั้นสูง

หากคุณใช้เทคนิค Data Augmentation เช่น GANs การยืนยันอาจเป็นเรื่องที่ยาก การแก้ไขความลำเอียงที่มีอยู่ในข้อมูลต้นฉบับหากยังคงอยู่ในข้อมูลที่เพิ่มขึ้น

กรณีการใช้งาน Data Augmentation

Data Augmentation เป็นหนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมในการเพิ่มข้อมูลโดยใช้เทคนิคต่างๆ และใช้ในหลายโดเมนและอุตสาหกรรม

สองอุตสาหกรรมที่มีชื่อเสียงที่สุดในการใช้ Data Augmentation คือ

• รถยนต์ไร้คนขับ: Data Augmentation มีความสำคัญต่อการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับ สภาพแวดล้อมการจำลองที่สร้างขึ้นด้วยกลไกการเรียนรู้แบบเสริมช่วยฝึกและทดสอบระบบ AI ที่มีข้อมูลที่ไม่เพียงพอ สภาพแวดล้อมการจำลองสามารถสร้างขึ้นตามความต้องการเฉพาะเพื่อสร้างตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
• สาธารณสุข: อุตสาหกรรมสาธารณสุขใช้ Data Augmentation เช่นกัน บ่อยครั้งข้อมูลของผู้ป่วยไม่สามารถใช้ในการฝึกโมเดลได้ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลจำนวนมากถูกกรองออกจากการฝึก ในบางกรณี ไม่มีข้อมูลเพียงพอเกี่ยวกาโรคเฉพาะ ดังนั้นข้อมูลสามารถเพิ่มขึ้นด้วยรูปแบบของข้อมูลที่มีอยู่แล้ว

วิธีการเพิ่มข้อมูล

หากคุณต้องการเพิ่มข้อมูล คุณควรเริ่มต้นด้วยการระบุช่องว่างในข้อมูลของคุณ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการค้นหาข้อมูลประชากรที่หายไป ทุกกิจกรรมควรสนับสนุนภารกิจของบริษัทของคุณ ดังนั้นจึงสำคัญที่จะจัดลำดับความสำคัญของช่องว่างตามวิธีการที่ข้อมูลจะช่วยให้บรรลุภารกิจ

ขั้นตอนต่อไปคือการระบุแหล่งที่มาของข้อมูลที่หายไป เช่น ชุดข้อมูลของบุคคลที่สาม เมื่อประเมินข้อมูล คุณควรพิจารณาค่าใช้จ่าย ความสมบูรณ์ และระดับความซับซ้อนและความพยายามที่จำเป็นในการรวม

การเพิ่มข้อมูลอาจใช้เวลานาน ดังนั้นจึงสำคัญที่จะวางแผนเวลาและทรัพยากร ชุดข้อมูลของบุคคลที่สามต้องมีการลงทุน นอกจากนี้ยังสำคัญที่จะวางแผนเกี่ยวกับวิธีการรวบรวมและได้รับข้อมูล และควรประเมิน ROI ของข้อมูล

ขั้นตอนสุดท้ายคือการกำหนดที่ที่จะเก็บข้อมูล ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเพิ่มลงในฟิลด์ในระบบ AMS หรือระบบอื่นๆ

แน่นอนว่านี่เป็นเพียงรูปแบบพื้นฐานสำหรับกระบวนการเพิ่มข้อมูล กระบวนการที่แท้จริงจะรวมถึงสิ่งอื่นๆ อีกมากมาย ซึ่งเป็นเหตุผลที่ต้องมีทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญที่มีความพร้อม ด้วยการวางแผนและดำเนินการกระบวนการเพิ่มข้อมูล คุณสามารถรับรองได้ว่าองค์กรของคุณมีข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับการคาดการณ์ที่แม่นยำ