Що таке розширення даних?

Однією з найпоширеніших проблем для компаній, які хочуть реалізувати рішення машинного навчання, є недостатньо даних. Часто це як дорого, так і тривало збирається. Водночас продуктивність моделей машинного навчання та глибокого навчання сильно залежить від якості, кількості та актуальності навчальних даних.

Саме тут вступає в дію розширення даних.

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

Важливість розширення даних

Техніки розширення даних поступово зростають у популярності 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 розширення даних. Продуктивність та результати моделей глибокого навчання покращуються шляхом генерації нових та різноманітних навчальних наборів даних.

Розширення даних також знижує операційні витрати, пов’язані з збором даних. Наприклад, маркування даних та їх збирання можуть бути як тривалими, так і дорогими для компаній, тому вони покладаються на перетворення наборів даних за допомогою технік розширення даних, щоб скоротити витрати.

Одним з основних кроків підготовки моделі даних є очищення даних, що призводить до моделей високої точності. Цей процес очищення може знижувати представницькість даних, роблячи модель нездатною забезпечувати хороші передбачення. Техніки розширення даних можна використовувати для підвищення стійкості моделей машинного навчання шляхом створення варіантів, з якими модель може зіткнутися в реальному світі.

Як працює розширення даних?

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

Є кілька просунутих моделей для розширення даних:

• Генеративні суперницькі мережі (GAN): GAN допомагають вивчати закономірності з вхідних наборів даних та автоматично створювати нові приклади для навчальних даних.
• Передача нейронного стилю: Ці моделі поєднують зображення змісту та зображення стилю, а також розділяють стиль від змісту.
• Залізничне навчання: Ці моделі тренують агентів для виконання завдань та прийняття рішень у віртуальному середовищі.

Іншим великим застосуванням розширення даних є обробка природної мови (NLP). Через складність мови може бути дуже складно розширити текстові дані.

Є кілька основних методів для розширення даних NLP, включаючи легке розширення даних (EDA) операції, 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 розширення даних

Важливо відзначити, що існує як переваги, так і обмеження розширення даних.

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

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

З іншого боку, обмеження розширення даних включають високу вартість забезпечення якості розширених наборів даних. Це також включає важливі дослідження та розробку для створення синтетичних даних з просунутими застосуваннями.

Якщо ви використовуєте техніки розширення даних, такі як GAN, верифікація може виявитися складною. Також складно усунути вбудований упередження оригінальних даних, якщо воно зберігається в розширених даних.

Використання розширення даних

Розширення даних є одним з найпопулярніших методів штучного збільшення кількості даних для навчання моделей ІІ, і воно використовується в широкому спектрі галузей та галузей.

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

• Автономні транспортні засоби: Розширення даних важливе для розвитку автономних транспортних засобів. Симуляційні середовища, побудовані з механізмами навчання з підкріпленням, допомагають тренувати та тестувати системи ІІ з нестачею даних. Симуляційне середовище можна змоделювати на основі конкретних вимог для генерації реальних прикладів.
• Охорона здоров’я: Галузь охорони здоров’я також використовує розширення даних. Часто дані пацієнта не можна використовувати для тренування моделі, що означає, що багато даних фільтрується з тренування. В інших випадках немає достатньо даних про певну хворобу, тому дані можна розширити варіантами існуючих даних.

Як розширити дані

Якщо ви хочете розширити дані, ви повинні почати з визначення прогалин у ваших даних. Це може включати пошук відсутньої демографічної інформації, наприклад. Усі дії також повинні підтримувати місію вашої компанії, тому важливо пріоритезувати прогалини на основі того, як інформація просуне місію.

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

Розширення 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, а також оцінити ROI даних.

Останній крок – визначення місця зберігання даних, яке може включати додавання його до поля в вашій AMS або іншої системи.

Звичайно, це лише базовий план процесу розширення даних. Фактичний процес включатиме набагато більше, тому важливо мати добре обладнану команду вчених-даних та інших фахівців. Але, спланувавши та виконавши процес розширення даних, ви можете забезпечити, щоб ваша організація мала найкращі дані для точних передбачень.