Що таке збільшення даних?

Однією з найпоширеніших проблем для компаній, які хочуть реалізувати рішення машинного навчання, є недостатньо даних. Часто це є дорогим і тривалим процесом їх збору. Водночас продуктивність моделей машинного навчання та глибокого навчання сильно залежить від якості, кількості та актуальності навчальних даних.

Саме тут вступає в дію збільшення даних.

Збільшення даних можна визначити як набір технік, які штучно збільшують кількість даних. Ці техніки генерують нові дані на основі існуючих даних і можуть включати внесення незначних змін до даних або використання моделей глибокого навчання для генерації нових даних.

Важливість збільшення даних

Техніки збільшення даних поступово набирають популярність за останні кілька років. Є кілька причин для цього. По-перше, це покращує продуктивність моделей машинного навчання та призводить до більш різноманітних наборів даних.

Багато застосунків глибокого навчання, таких як виявлення об’єктів, класифікація зображень, розпізнавання зображень, розуміння природної мови та семантична сегментація, залежать від методів збільшення даних. Продуктивність та результати моделей глибокого навчання покращуються шляхом генерації нових та різноманітних навчальних наборів даних.

Збільшення даних також знижує операційні витрати, пов’язані з збором та маркуванням даних. Наприклад, маркування та збирання даних можуть бути як тривалими, так і дорогими для компаній, тому вони покладаються на перетворення наборів даних за допомогою методів збільшення даних, щоб знизити витрати.

Одним з основних кроків підготовки моделі даних є очистка даних, яка призводить до високої точності моделей. Цей процес очищення може знижувати репрезентативність даних, роблячи модель нездатною забезпечувати хороші передбачення. Техніки збільшення даних можна використовувати для того, щоб зробити моделі машинного навчання більш стійкими шляхом створення варіантів, з якими модель може зустрітися в реальному світі.

Як працює збільшення даних?

Збільшення даних часто використовується для класифікації зображень та сегментації. Поширено робити зміни візуальних даних, а генеративні суперницькі мережі (GAN) використовуються для генерації синтетичних даних. Деякі з класичних завдань обробки зображень для збільшення даних включають доповнення, випадкове обертання, вертикальне та горизонтальне перевертання, масштабування, трансляцію, обрізання, масштабування, зміну контрасту та інше.

Є кілька просунутих моделей для збільшення даних:

• Генеративні суперницькі мережі (GAN): GAN допомогають вивчати закономірності з вхідних наборів даних та автоматично створювати нові приклади для навчальних даних.
• Нейронний перехід стилю: Ці моделі поєднують зображення вмісту та зображення стилю, а також розділяють стиль від вмісту.
• Залізний навчання: Ці моделі тренують агентів для досягнення цілей та прийняття рішень у віртуальному середовищі.

Іншим великим застосуванням збільшення даних є обробка природної мови (NLP). Оскільки мова така складна, це може бути дуже складно збільшувати текстові дані.

Є кілька основних методів для збільшення даних NLP, включаючи прості операції збільшення даних (EDA), такі як заміну синонімів, вставку слів та зміну слів. Інший поширений метод – зворотний переклад, який включає переклад тексту з цільової мови назад до оригінальної мови.

Переваги та обмеження збільшення даних

Важливо відзначити, що є як переваги, так і обмеження збільшення даних.

Якщо говорити про переваги, збільшення даних може покращити точність передбачень моделі шляхом додавання更多 навчальних даних, запобігання нестачі даних, зниження надмірної підгонки даних, збільшення узагальнення та вирішення проблем дисбалансу класів у класифікації.

Збільшення даних також знижує витрати, пов’язані з збором та маркуванням даних, дозволяє передбачати рідкісні події та посилює захист даних.

Водночас обмеження збільшення даних включають високу вартість забезпечення якості збільшених наборів даних. Це також включає інтенсивні дослідження та розробку для створення синтетичних даних з просунутими застосуваннями.

Якщо ви використовуєте техніки збільшення даних, такі як GAN, верифікація може виявитися складною. Це також складно усунути вбудований упередження оригінальних даних, якщо воно зберігається в збільшених даних.

Використання збільшення даних

Збільшення даних є одним з найпопулярніших методів штучного збільшення кількості даних для тренування моделей штучного інтелекту, і воно використовується в широкому діапазоні галузей та індустрій.

Дві з найвідоміших галузей, які використовують можливості збільшення даних, – це автономні транспортні засоби та охорона здоров’я:

• Автономні транспортні засоби: Збільшення даних важливо для розробки автономних транспортних засобів. Симуляційні середовища, побудовані з механізмами навчання з підкріпленням, допомагають тренувати та тестувати системи штучного інтелекту з нестачею даних. Симуляційне середовище можна змоделювати на основі конкретних вимог для генерації реальних прикладів.
• Охорона здоров’я: Галузь охорони здоров’я також використовує збільшення даних. Часто дані пацієнта не можуть бути використані для тренування моделі, тому багато даних фільтрується з процесу тренування. В інших випадках не вистачає даних про конкретну хворобу, тому дані можна збільшити варіантами існуючих даних.

Як збільшити дані

Якщо ви хочете збільшити дані, вам слід почати з визначення пробілів у ваших даних. Це може включати пошук відсутньої демографічної інформації, наприклад. Всі дії також повинні підтримувати місію вашої компанії, тому важливо пріоритезувати пробіли на основі того, як інформація просуне місію.

Наступний крок – визначення джерела відсутніх даних, наприклад, через набір даних третіх сторін. При оцінці даних вам слід розглянути вартість, повноту та рівень складності та зусиль, необхідних для інтеграції.

Збільшення даних може зайняти час, тому важливо спланувати час та ресурси. Багато джерел даних третіх сторін вимагають інвестицій. Також важливо спланувати, як дані будуть зібрані та придбані, та оцінити ROI даних.

Останній крок – визначення місця зберігання даних, яке може включати додавання їх до поля в вашій системі управління активами або іншої системи.

Очевидно, що це лише базовий план процесу збільшення даних. Фактичний процес буде включати значно більше, тому важливо мати добре оснащену команду фахівців з даних та інших експертів. Але плануючи та виконуючи процес збільшення даних, ви можете забезпечити, щоб ваша організація мала найкращі можливі дані для точних передбачень.