Veri Büyütme Nedir?

Makine öğrenimi çözümlerini uygulamak isteyen şirketlerin karşılaştığı en yaygın zorluklardan biri yetersiz veridir. Çoğu zaman onu toplamak hem maliyetli hem de zaman alıcıdır. Aynı zamanda makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin performansı büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine, miktarına ve alaka düzeyine bağlıdır. 

Veri artırmanın devreye girdiği yer burasıdır. 

Veri artırma, veri miktarını yapay olarak artıran bir dizi teknik olarak tanımlanabilir. Bu teknikler, mevcut verilerden yeni veri noktaları oluşturur ve verilerde küçük değişiklikler yapmayı veya yeni veriler oluşturmak için derin öğrenme modellerini kullanmayı içerebilir. 

Veri Arttırmanın Önemi

Veri artırma teknikleri, son birkaç yılda popülaritesini istikrarlı bir şekilde artırıyor. Bunun birkaç nedeni var. Birincisi, makine öğrenimi modellerinin performansını artırır ve daha çeşitli veri kümelerine yol açar. 

Nesne algılama, görüntü sınıflandırma, görüntü tanıma, doğal dil anlama ve semantik bölümleme gibi birçok derin öğrenme uygulaması, veri artırma yöntemlerine dayanır. Derin öğrenme modellerinin performansı ve sonuçları, yeni ve çeşitli eğitim veri kümeleri oluşturularak iyileştirilir. 

Veri artırma, veri toplamayla ilgili işletme maliyetlerini de azaltır. Örneğin, veri etiketleme ve toplama şirketler için hem zaman alıcı hem de pahalı olabilir, bu nedenle maliyetleri azaltmak için veri kümelerini veri artırma teknikleriyle dönüştürmeye güvenirler. 

Bir veri modeli hazırlamanın ana adımlarından biri, yüksek doğruluklu modellere yol açan verileri temizlemektir. Bu temizleme işlemi, modelin iyi tahminler sunmasını engelleyerek verilerin temsil edilebilirliğini azaltabilir. Veri artırma teknikleri, modelin gerçek dünyada karşılaşabileceği varyasyonlar yaratarak makine öğrenimi modellerinin daha sağlam olmasına yardımcı olmak için kullanılabilir. 

Veri Büyütme Nasıl Çalışır? 

Veri büyütme genellikle görüntü sınıflandırma ve segmentasyon için kullanılır. Görsel veriler üzerinde değişiklik yapmak yaygındır ve sentetik veriler oluşturmak için üretken rakip ağlar (GAN'lar) kullanılır. Veri artırmaya yönelik klasik görüntü işleme faaliyetlerinden bazıları arasında dolgu, rastgele döndürme, dikey ve yatay çevirme, yeniden ölçeklendirme, çeviri, kırpma, yakınlaştırma, kontrastı değiştirme ve daha fazlası yer alır. 

Veri büyütme için birkaç gelişmiş model vardır: 

• Üretici Düşman Ağları (GAN'lar): GAN'lar, girdi veri kümelerinden kalıpların öğrenilmesine ve eğitim verileri için otomatik olarak yeni örnekler oluşturulmasına yardımcı olur. 
• Nöral Stil Transferi: Bu modeller, içerik görüntüsünü ve stil görüntüsünü harmanlamanın yanı sıra stili içerikten ayırır.
  
• Takviye Öğrenimi: Bu modeller, ajanları hedeflere ulaşmak ve sanal bir ortamda kararlar almak için eğitir. 

Veri artırmaya yönelik bir diğer önemli uygulama ise doğal dil işlemedir (NLP). Dil çok karmaşık olduğundan metin verilerini artırmak son derece zor olabilir. 

Eşanlamlı değiştirme, kelime ekleme ve kelime değiştirme gibi kolay veri büyütme (EDA) işlemleri dahil olmak üzere NLP veri büyütme için birkaç ana yöntem vardır. Diğer bir yaygın yöntem, metnin hedef dilden orijinal dile yeniden çevrilmesini içeren geri çeviridir. 

Veri Arttırmanın Faydaları ve Sınırlamaları

Veri artırmanın hem yararları hem de sınırlamaları olduğuna dikkat etmek önemlidir. 

Faydalar söz konusu olduğunda, veri artırma, daha fazla eğitim verisi ekleyerek, veri kıtlığını önleyerek, veri fazla uydurmayı azaltarak, genellemeyi artırarak ve sınıflandırmadaki sınıf dengesizliği sorunlarını çözerek model tahmin doğruluğunu artırabilir. 

Veri artırma ayrıca verilerin toplanması ve etiketlenmesiyle ilgili maliyetleri azaltır, nadir olay tahminini mümkün kılar ve veri gizliliğini güçlendirir. 

Aynı zamanda, veri artırmanın sınırlamaları, artırılmış veri kümelerinin yüksek kalite güvencesi maliyetini içerir. Ayrıca, gelişmiş uygulamalarla sentetik veriler oluşturmak için yoğun araştırma ve geliştirme içerir. 

GAN'lar gibi veri artırma teknikleri kullanıyorsanız, doğrulama zor olabilir. Artırılmış verilerde devam ederse, orijinal verilerin doğasında var olan yanlılığı ele almak da zordur. 

Veri Büyütme Kullanım Örnekleri

Veri artırma, yapay zeka modellerini eğitmek için yapay olarak veri miktarını artırmaya yönelik en popüler yöntemlerden biridir ve çok çeşitli alanlarda ve sektörlerde kullanılmaktadır. 

Veri artırmanın gücünden yararlanan en önemli sektörlerden ikisi otonom araçlar ve sağlık hizmetleridir: 

• Otonom Araçlar: Otonom araçların geliştirilmesi için veri artırma önemlidir. Takviyeli öğrenme mekanizmalarıyla oluşturulan simülasyon ortamları, veri kıtlığı olan yapay zeka sistemlerinin eğitilmesine ve test edilmesine yardımcı olur. Simülasyon ortamı, gerçek dünyadan örnekler oluşturmak için belirli gereksinimlere dayalı olarak modellenebilir.

• Sağlık hizmeti: Sağlık sektörü de veri artırmayı kullanır. Çoğu zaman, bir hastanın verileri bir modeli eğitmek için kullanılamaz, bu da eğitim sırasında verilerin çoğunun filtrelenmesi anlamına gelir. Diğer durumlarda, belirli bir hastalık hakkında yeterli veri yoktur, bu nedenle veriler mevcut olanın varyantları ile artırılabilir. 

Veriler Nasıl Artırılır?

Verilerinizi zenginleştirmek istiyorsanız, öncelikle verilerinizdeki boşlukları tespit etmelisiniz. Bu, örneğin eksik demografik bilgileri aramayı içerebilir. Tüm faaliyetler aynı zamanda şirketinizin misyonunu da desteklemelidir, bu nedenle boşlukları, bilgilerin misyonu nasıl ilerleteceğine göre önceliklendirmek önemlidir. 

Bir sonraki adım, örneğin bir üçüncü taraf veri seti aracılığıyla eksik verileri nereden alacağınızı belirlemektir. Verileri değerlendirirken maliyete, eksiksizliğe ve entegrasyon için gereken karmaşıklık düzeyine ve çabaya bakmalısınız. 

Veri artırma zaman alabilir, bu nedenle zamanı ve kaynakları planlamak önemlidir. Birçok üçüncü taraf veri kaynağı yatırım gerektirir. Verilerin nasıl toplanıp elde edileceğini planlamak da önemlidir ve verilerin ROI'si değerlendirilmelidir. 

Son adım, verilerin AMS'nizdeki veya başka bir sistemdeki bir alana eklenmesini içerebilen verilerin nerede depolanacağını belirlemektir. 

Tabii ki, bu sadece veri artırma süreci için temel bir taslaktır. Gerçek süreç çok daha fazlasını içerecektir, bu nedenle veri bilimcilerden ve diğer uzmanlardan oluşan iyi donanımlı bir ekibe sahip olmak çok önemlidir. Ancak bir veri artırma sürecini planlayıp yürüterek, kuruluşunuzun doğru tahminler için mümkün olan en iyi verilere sahip olmasını sağlayabilirsiniz.