ڈیٹا Augmentation کیا ہے؟

مشین لرننگ سلوشنز کو لاگو کرنے کے خواہاں کمپنیوں کے لیے سب سے عام چیلنجوں میں سے ایک ناکافی ڈیٹا ہے۔ اکثر اوقات اسے جمع کرنا مہنگا اور وقت طلب بھی ہوتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کا انحصار تربیتی ڈیٹا کے معیار، مقدار اور مطابقت پر ہے۔ 

یہ وہ جگہ ہے جہاں ڈیٹا میں اضافہ ہوتا ہے۔ 

ڈیٹا میں اضافہ کو تکنیکوں کے ایک سیٹ کے طور پر بیان کیا جا سکتا ہے جو مصنوعی طور پر ڈیٹا کی مقدار میں اضافہ کرتی ہے۔ یہ تکنیکیں موجودہ ڈیٹا سے نئے ڈیٹا پوائنٹس تیار کرتی ہیں اور اس میں ڈیٹا میں چھوٹی تبدیلیاں کرنا یا نیا ڈیٹا تیار کرنے کے لیے ڈیپ لرننگ ماڈلز کا استعمال شامل ہو سکتا ہے۔ 

ڈیٹا بڑھانے کی اہمیت

پچھلے کچھ سالوں میں ڈیٹا بڑھانے کی تکنیکوں کی مقبولیت میں مسلسل اضافہ ہو رہا ہے۔ اس کی چند وجوہات ہیں۔ ایک تو یہ مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے اور مزید متنوع ڈیٹا سیٹس کی طرف لے جاتا ہے۔ 

بہت سی گہری سیکھنے کی ایپلی کیشنز جیسے آبجیکٹ کا پتہ لگانے، تصویر کی درجہ بندی، تصویر کی شناخت، قدرتی زبان کی تفہیم اور سیمنٹک سیگمنٹیشن ڈیٹا کو بڑھانے کے طریقوں پر انحصار کرتے ہیں۔ گہرے سیکھنے کے ماڈلز کی کارکردگی اور نتائج کو نئے اور متنوع تربیتی ڈیٹاسیٹس بنا کر بہتر بنایا جاتا ہے۔ 

ڈیٹا کو بڑھانا ڈیٹا اکٹھا کرنے میں شامل آپریٹنگ اخراجات کو بھی کم کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، ڈیٹا لیبلنگ اور اکٹھا کرنا کمپنیوں کے لیے وقت طلب اور مہنگا دونوں ہو سکتے ہیں، اس لیے وہ اخراجات کو کم کرنے کے لیے ڈیٹا بڑھانے کی تکنیک کے ذریعے ڈیٹا سیٹس کو تبدیل کرنے پر انحصار کرتے ہیں۔ 

ڈیٹا ماڈل کی تیاری کے اہم مراحل میں سے ایک ڈیٹا کو صاف کرنا ہے، جو اعلی درستگی کے ماڈلز کی طرف لے جاتا ہے۔ صفائی کا یہ عمل ڈیٹا کی نمائندگی کو کم کر سکتا ہے، جس سے ماڈل اچھی پیشین گوئیاں فراہم کرنے سے قاصر ہے۔ ڈیٹا کو بڑھانے کی تکنیکوں کا استعمال مشین لرننگ ماڈلز کو زیادہ مضبوط بنانے میں مدد کے لیے کیا جا سکتا ہے تاکہ وہ تغیرات پیدا کر سکیں جن کا سامنا حقیقی دنیا میں ہو سکتا ہے۔ 

ڈیٹا اگمینٹیشن کیسے کام کرتا ہے؟ 

ڈیٹا کو بڑھانا اکثر تصویر کی درجہ بندی اور تقسیم کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ بصری ڈیٹا میں ردوبدل کرنا عام بات ہے، اور مصنوعی ڈیٹا بنانے کے لیے جنریٹیو ایڈورسریل نیٹ ورکس (GANs) کا استعمال کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا کو بڑھانے کے لیے امیج پروسیسنگ کی کچھ کلاسک سرگرمیوں میں پیڈنگ، بے ترتیب گردش، عمودی اور افقی فلپنگ، ری اسکیلنگ، ٹرانسلیشن، کراپنگ، زومنگ، کنٹراسٹ کو تبدیل کرنا اور بہت کچھ شامل ہے۔ 

ڈیٹا کو بڑھانے کے لیے چند جدید ماڈلز ہیں: 

• جنریٹیو ایڈورسریل نیٹ ورکس (GANs): GANs ان پٹ ڈیٹا سیٹس سے پیٹرن سیکھنے میں مدد کرتے ہیں اور تربیتی ڈیٹا کے لیے خود بخود نئی مثالیں تخلیق کرتے ہیں۔ 
• اعصابی انداز کی منتقلی: یہ ماڈل مواد کی تصویر اور طرز کی تصویر کے ساتھ ساتھ مواد سے الگ انداز کو ملاتے ہیں۔
  
• کمک سیکھنا: یہ ماڈل ایجنٹوں کو اہداف کو پورا کرنے اور مجازی ماحول میں فیصلے کرنے کی تربیت دیتے ہیں۔ 

ڈیٹا کو بڑھانے کے لیے ایک اور بڑی ایپلی کیشن نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) ہے۔ چونکہ زبان بہت پیچیدہ ہے، اس لیے ٹیکسٹ ڈیٹا کو بڑھانا انتہائی مشکل ہو سکتا ہے۔ 

NLP ڈیٹا کو بڑھانے کے چند اہم طریقے ہیں، بشمول آسان ڈیٹا اگمینٹیشن (EDA) آپریشنز جیسے مترادف تبدیلی، لفظ داخل کرنا اور لفظ کی تبدیلی۔ ایک اور عام طریقہ بیک ٹرانسلیشن ہے، جس میں متن کو ہدف کی زبان سے اصل زبان میں دوبارہ ترجمہ کرنا شامل ہے۔ 

ڈیٹا کو بڑھانے کے فوائد اور حدود

یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ ڈیٹا بڑھانے کے فوائد اور حدود دونوں ہیں۔ 

جب فوائد کی بات آتی ہے تو، اعداد و شمار میں اضافہ مزید تربیتی ڈیٹا شامل کرکے، ڈیٹا کی کمی کو روکنے، ڈیٹا کی اوور فٹنگ کو کم کرنے، عام کرنے میں اضافہ، اور درجہ بندی میں طبقاتی عدم توازن کے مسائل کو حل کرکے ماڈل کی پیشن گوئی کی درستگی کو بہتر بنا سکتا ہے۔ 

ڈیٹا میں اضافہ ڈیٹا کو جمع کرنے اور لیبل لگانے سے منسلک اخراجات کو بھی کم کرتا ہے، نایاب واقعات کی پیشین گوئی کو قابل بناتا ہے، اور ڈیٹا کی رازداری کو مضبوط کرتا ہے۔ 

ایک ہی وقت میں، ڈیٹا بڑھانے کی حدود میں بڑھے ہوئے ڈیٹاسیٹس کے معیار کی یقین دہانی کی اعلی قیمت شامل ہے۔ اس میں جدید ایپلی کیشنز کے ساتھ مصنوعی ڈیٹا بنانے کے لیے بھاری تحقیق اور ترقی بھی شامل ہے۔ 

اگر آپ GANs جیسی ڈیٹا بڑھانے کی تکنیک استعمال کر رہے ہیں تو تصدیق مشکل ثابت ہو سکتی ہے۔ اصل ڈیٹا کے موروثی تعصب کو دور کرنا بھی مشکل ہے اگر یہ بڑھا ہوا ڈیٹا میں برقرار رہتا ہے۔ 

ڈیٹا بڑھانے کے استعمال کے معاملات

ڈیٹا کو بڑھانا AI ماڈلز کی تربیت کے لیے ڈیٹا کی مصنوعی مقدار میں اضافہ کرنے کے لیے سب سے مقبول طریقوں میں سے ایک ہے، اور اسے ڈومینز اور صنعتوں کی ایک وسیع رینج میں استعمال کیا جاتا ہے۔ 

ڈیٹا بڑھانے کی طاقت سے فائدہ اٹھانے والی دو نمایاں صنعتیں خود مختار گاڑیاں اور صحت کی دیکھ بھال ہیں: 

• خود مختار گاڑیاں: خود مختار گاڑیوں کی ترقی کے لیے ڈیٹا میں اضافہ ضروری ہے۔ کمک سیکھنے کے طریقہ کار کے ساتھ بنائے گئے نقلی ماحول ڈیٹا کی کمی کے ساتھ AI سسٹم کو تربیت دینے اور جانچنے میں مدد کرتے ہیں۔ نقلی ماحول کو حقیقی دنیا کی مثالیں پیدا کرنے کے لیے مخصوص ضروریات کی بنیاد پر ماڈل بنایا جا سکتا ہے۔

• صحت کی دیکھ بھال: صحت کی دیکھ بھال کی صنعت ڈیٹا بڑھانے کا بھی استعمال کرتی ہے۔ اکثر اوقات، ایک مریض کا ڈیٹا کسی ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال نہیں کیا جا سکتا، یعنی تربیت یافتہ ہونے سے بہت سا ڈیٹا فلٹر ہو جاتا ہے۔ دوسری صورتوں میں، کسی مخصوص بیماری کے بارے میں کافی ڈیٹا نہیں ہے، لہذا ڈیٹا کو موجودہ بیماری کی مختلف حالتوں کے ساتھ بڑھایا جا سکتا ہے۔ 

ڈیٹا کو کیسے بڑھایا جائے۔

اگر آپ ڈیٹا کو بڑھانا چاہتے ہیں، تو آپ کو اپنے ڈیٹا میں خلا کی نشاندہی کرکے شروعات کرنی چاہیے۔ اس میں گمشدہ آبادیاتی معلومات کی تلاش شامل ہو سکتی ہے، مثال کے طور پر۔ تمام سرگرمیوں کو آپ کی کمپنی کے مشن کی حمایت بھی کرنی چاہیے، اس لیے ضروری ہے کہ اس بنیاد پر خلا کو ترجیح دی جائے کہ معلومات مشن کو کیسے آگے بڑھائے گی۔ 

اگلا مرحلہ یہ شناخت کرنا ہے کہ آپ کو گمشدہ ڈیٹا کہاں سے ملے گا، جیسے کہ تھرڈ پارٹی ڈیٹا سیٹ کے ذریعے۔ ڈیٹا کا جائزہ لیتے وقت، آپ کو لاگت، مکملیت، اور انضمام کے لیے درکار پیچیدگی اور کوشش کی سطح کو دیکھنا چاہیے۔ 

ڈیٹا کو بڑھانے میں وقت لگ سکتا ہے، اس لیے وقت اور وسائل کی منصوبہ بندی کرنا ضروری ہے۔ تھرڈ پارٹی ڈیٹا کے بہت سارے ذرائع سرمایہ کاری کی ضرورت ہے۔ یہ منصوبہ بندی کرنا بھی اہم ہے کہ ڈیٹا کیسے جمع اور حاصل کیا جائے گا، اور ڈیٹا کے ROI کا جائزہ لیا جانا چاہیے۔ 

آخری مرحلہ یہ طے کرنا ہے کہ ڈیٹا کہاں محفوظ کیا جائے گا، جس میں اسے آپ کے AMS یا کسی دوسرے سسٹم میں فیلڈ میں شامل کرنا شامل ہو سکتا ہے۔ 

یقینا، یہ ڈیٹا بڑھانے کے عمل کے لیے صرف ایک بنیادی خاکہ ہے۔ اصل عمل میں اور بھی بہت کچھ شامل ہوگا، یہی وجہ ہے کہ ڈیٹا سائنسدانوں اور دیگر ماہرین کی اچھی طرح سے لیس ٹیم کا ہونا بہت ضروری ہے۔ لیکن منصوبہ بندی کرکے اور ڈیٹا بڑھانے کے عمل کو انجام دے کر، آپ اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ آپ کی تنظیم کے پاس درست پیشین گوئیوں کے لیے بہترین ممکنہ ڈیٹا موجود ہے۔