Veri Artırımı Nedir?

Makine öğrenimi çözümleri uygulamaya çalışan şirketler için en yaygın zorluklardan biri yetersiz veri miktarıdır. Çoğu zaman veri toplamak hem pahalı hem de zaman alıcı olabilir. Aynı zamanda, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin performansı, eğitim verilerinin kalitesi, miktarı ve ilgili olmasıyla doğrudan ilişkilidir.

Burada veri artırımı devreye girer.

Veri artırımı, mevcut veriden yeni veri noktaları oluşturmak için kullanılan tekniklerin bir seti olarak tanımlanabilir. Bu teknikler, verilere küçük değişiklikler yapmak veya yeni veri oluşturmak için derin öğrenme modellerini kullanabilir.

Veri Artırımının Önemi

Veri artırımı teknikleri son birkaç yıldır giderek daha popüler hale geliyor. Bunun birkaç nedeni var. Birincisi, makine öğrenimi modellerinin performansını iyileştirir ve daha çeşitli veri setlerine yol açar.

Çoklu derin öğrenme uygulamaları gibi nesne tespiti, görüntü sınıflandırma, görüntü tanıma, doğal dil anlama ve anlamsal segmentasyon, veri artırımı yöntemlerine dayanır. Derin öğrenme modellerinin performansı ve sonuçları, yeni ve çeşitli eğitim veri setleri oluşturularak iyileştirilir.

Veri artırımı ayrıca veri toplama ile ilgili işletme maliyetlerini azaltır. Örneğin, veri etiketleme ve toplama şirketler için hem zaman alıcı hem de pahalı olabilir, bu nedenle veri artırımı tekniklerini kullanarak maliyetleri azaltmaya güvenirler.

Veri modelini hazırlamanın ana adımlarından biri, verilerin temizlenmesidir, bu da yüksek doğrulukta modellere yol açar. Bu temizleme süreci, verilerin temsil edilebilirliğini azaltabilir ve modelin iyi tahminler sağlayamamasına neden olabilir. Veri artırımı teknikleri, gerçek dünyada modelin karşılaşabileceği varyasyonlar oluşturarak makine öğrenimi modellerinin daha güçlü olmasını sağlayabilir.

Veri Artırımı Nasıl Çalışır?

Veri artırımı genellikle görüntü sınıflandırma ve segmentasyon için kullanılır. Görsel verilere değişiklikler yapmak ve sentetik veri oluşturmak için generatif karşıt ağlar (GAN’ler) kullanılır. Veri artırımı için klasik görüntü işleme faaliyetleri arasında padding, rastgele döndürme, dikey ve yatay flipping, yeniden ölçeklendirme, çeviri, kırpma, yakınlaştırma, kontrast değiştirme ve daha fazlası bulunur.

İleri düzey veri artırımı modelleri şunları içerir:

• Generatif Karşıt Ağlar (GAN’ler): GAN’ler, girdi veri setlerinden desenleri öğrenmeye yardımcı olur ve eğitim verisi için otomatik olarak yeni örnekler oluşturur.
• Sinirsel Stil Transferi: Bu modeller, içerik görüntüsünü ve stil görüntüsünü birleştirir ve içerikten stili ayırır.
• Peşin Öğrenme: Bu modeller, sanal bir ortamda hedeflere ulaşmak ve kararlar almak için ajanları eğitmeye yardımcı olur.

Veri artırımının bir başka önemli uygulaması, doğal dil işleme (NLP) dir. Dil çok karmaşık olduğundan, metin verilerini artırmak son derece zor olabilir.

NLP için veri artırımı yöntemleri arasında, synonym replacement, word insertion ve word swap gibi kolay veri artırımı (EDA) işlemleri bulunur. Bir başka yaygın yöntem, metni hedef dilden orijinal dile yeniden çevirmeyi içeren geri çeviri yöntemidir.

Veri Artırımının Yararları ve Sınırlamaları

Veri artırımının hem yararları hem de sınırlamaları olduğunu not etmek önemlidir.

Veri artırımının yararlarına gelince, eğitim verisi miktarını artırarak model tahmin doğruluğunu iyileştirebilir, veri kıtlığını önleyebilir, veri过拟合ini azaltabilir, genellemeyi artırabilir ve sınıflandırma sorunlarında sınıf dengesizliği sorunlarını çözebilir.

Veri artırımı ayrıca veri toplama ve etiketleme maliyetlerini azaltır, nadir olay tahmini sağlar ve veri gizliliğini güçlendirir.

Aynı zamanda, veri artırımının sınırlamaları arasında, artırılmış veri setlerinin kalite güvencesi maliyeti bulunur. Ayrıca, sentetik veri oluşturmak için ileri uygulamalar geliştirmek için yoğun araştırma ve geliştirme gerektirir.

GAN’ler gibi veri artırımı tekniklerini kullanırsanız, doğrulama zor olabilir. Ayrıca, orijinal veride devam eden iç yanlılığı, artırılmış veride de ele almak zor olabilir.

Veri Artırımı Kullanım Durumları

Veri artırımı, yapay zeka modellerini eğitmek için veri miktarını sanal olarak artırmak için en popüler yöntemlerden biridir ve çeşitli alanlarda ve endüstrilerde kullanılır.

Veri artırımının gücünü kullanan iki önemli endüstri, otonom araçlar ve sağlık sektörüdür:

• Otonom Araçlar: Veri artırımı, otonom araçların geliştirilmesinde önemlidir. Peşin öğrenme mekanizmalarıyla oluşturulan simülasyon ortamları, veri kıtlığı olan AI sistemlerini eğitmeye ve test etmeye yardımcı olur. Simülasyon ortamı, gerçek dünya örnekleri oluşturmak için belirli gereksinimlere göre modellenebilir.
• Sağlık: Sağlık sektörü de veri artırımını kullanır. Bazen bir hastanın verisi modele eğitim için kullanılamaz, bu nedenle çok fazla veri eğitimden çıkarılır. Diğer durumlarda, belirli bir hastalık hakkında yeterli veri bulunmayabilir, bu nedenle mevcut veri, varyantlar oluşturmak için artırılmış olabilir.

Veri Nasıl Artırılır?

Veri artırmak istiyorsanız, ilk adım veri boşluklarını belirlemektir. Bu, eksik demografik bilgiler gibi şeyleri aramak olabilir. Tüm faaliyetler şirketinizin misyonunu desteklemelidir, bu nedenle boşlukları, bilgilerin misyonu nasıl ilerleteceğine göre önceliklendirmek önemlidir.

Sonraki adım, eksik verilerin nereden alınacağını belirlemektir, örneğin üçüncü taraf bir veri seti aracılığıyla. Verileri değerlendirirken, maliyeti, tamamlığı ve entegrasyon için gereken çabayı ve karmaşıklık düzeyini dikkate almalısınız.

Veri artırımı zaman alabilir, bu nedenle zamanı ve kaynakları planlamak önemlidir. Üçüncü taraf veri kaynaklarının çoğu yatırım gerektirir. Verilerin nasıl toplanacağı ve edinileceği ve verilerin getirisi de kritik öneme sahiptir.

Son adım, verilerin nerede depolanacağını belirlemektir, bu da AMS’deki bir alana veya başka bir sisteme eklemeyi içerebilir.

Elbette bu, veri artırımının temel bir özeti. Gerçek işlem çok daha fazla şeyi içerir, bu nedenle veri bilimcileri ve diğer uzmanlardan oluşan iyi donanımlı bir ekibe sahip olmak çok önemlidir. Ancak veri artırımı işlemini planlayarak ve uygulayarak, organizasyonunuzun doğru tahminler için en iyi posible verilere sahip olmasını sağlayabilirsiniz.