Data Augmentation là gì?

Một trong những thách thức phổ biến nhất đối với các công ty muốn triển khai các giải pháp học máy là thiếu dữ liệu. Thường thì việc thu thập dữ liệu vừa tốn kém vừa mất thời gian. Đồng thời, hiệu suất của các mô hình học máy và học sâu phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng, số lượng và sự liên quan của dữ liệu đào tạo.

Đây là nơi dữ liệu tăng cường phát huy tác dụng.

Dữ liệu tăng cường có thể được định nghĩa là một tập hợp các kỹ thuật nhân tạo tăng số lượng dữ liệu. Các kỹ thuật này tạo ra các điểm dữ liệu mới từ dữ liệu hiện có và có thể bao gồm việc thực hiện các thay đổi nhỏ đối với dữ liệu hoặc sử dụng các mô hình học sâu để tạo ra dữ liệu mới.

Importance của Data Augmentation

Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu đã tăng trưởng ổn định trong những năm gần đây. Có một số lý do cho điều này. Trước hết, nó cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy và dẫn đến các tập dữ liệu đa dạng hơn.

Nhiều ứng dụng học sâu như phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh, nhận dạng hình ảnh, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và phân đoạn ngữ nghĩa phụ thuộc vào các phương pháp tăng cường dữ liệu. Hiệu suất và kết quả của các mô hình học sâu được cải thiện bằng cách tạo ra các tập dữ liệu đào tạo mới và đa dạng.

Tăng cường dữ liệu cũng giảm chi phí vận hành liên quan đến thu thập dữ liệu. Ví dụ, việc gắn nhãn và thu thập dữ liệu có thể vừa mất thời gian vừa tốn kém đối với các công ty, vì vậy họ dựa vào việc chuyển đổi tập dữ liệu thông qua các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để cắt giảm chi phí.

Một trong những bước chính của việc chuẩn bị một mô hình dữ liệu là làm sạch dữ liệu, điều này dẫn đến các mô hình có độ chính xác cao. Quá trình làm sạch này có thể giảm khả năng đại diện của dữ liệu, khiến mô hình không thể cung cấp dự đoán tốt. Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu có thể được sử dụng để giúp các mô hình học máy trở nên mạnh mẽ hơn bằng cách tạo ra các biến thể mà mô hình có thể gặp phải trong thế giới thực.

Làm thế nào Data Augmentation hoạt động?

Tăng cường dữ liệu thường được sử dụng cho phân loại hình ảnh và phân đoạn. Việc thực hiện các thay đổi đối với dữ liệu trực quan là phổ biến và các mạng đối lập tạo sinh (GANs) được sử dụng để tạo ra dữ liệu tổng hợp. Một số hoạt động xử lý hình ảnh cổ điển cho tăng cường dữ liệu bao gồm đệm, xoay ngẫu nhiên, lật dọc và ngang, thay đổi kích thước, dịch, cắt, thu phóng, thay đổi độ tương phản và hơn thế nữa.

Có một số mô hình tiên tiến cho tăng cường dữ liệu:

• Mạng đối lập tạo sinh (GANs): GANs giúp học các mẫu từ tập dữ liệu đầu vào và tự động tạo ra các ví dụ mới cho dữ liệu đào tạo.
• Chuyển đổi phong cách thần kinh: Các mô hình này kết hợp hình ảnh nội dung và hình ảnh phong cách, cũng như tách phong cách khỏi nội dung.
• Học tăng cường: Các mô hình này huấn luyện các tác nhân để đạt được mục tiêu và đưa ra quyết định trong môi trường ảo.

Một ứng dụng chính khác cho tăng cường dữ liệu là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Bởi vì ngôn ngữ rất phức tạp, việc tăng cường dữ liệu văn bản có thể cực kỳ khó khăn.

Có một số phương pháp chính để tăng cường dữ liệu NLP, bao gồm các hoạt động tăng cường dữ liệu dễ dàng (EDA) như thay thế từ đồng nghĩa, chèn từ và hoán đổi từ. Một phương pháp phổ biến khác là dịch ngược, liên quan đến việc dịch lại văn bản từ ngôn ngữ đích trở lại ngôn ngữ ban đầu.

Lợi ích và Giới hạn của Data Augmentation

Điều quan trọng cần lưu ý là có cả lợi ích và giới hạn của tăng cường dữ liệu.

Khi nói đến lợi ích, tăng cường dữ liệu có thể cải thiện độ chính xác của dự đoán mô hình bằng cách thêm dữ liệu đào tạo, ngăn chặn sự khan hiếm dữ liệu, giảm quá trình拟 hợp dữ liệu, tăng khả năng tổng quát hóa và giải quyết các vấn đề mất cân bằng lớp trong phân loại.

Tăng cường dữ liệu cũng giảm chi phí liên quan đến việc thu thập và gắn nhãn dữ liệu, cho phép dự đoán sự kiện hiếm và tăng cường bảo mật dữ liệu.

Đồng thời, giới hạn của tăng cường dữ liệu bao gồm chi phí cao của việc đảm bảo chất lượng của các tập dữ liệu tăng cường. Nó cũng liên quan đến nghiên cứu và phát triển nặng để xây dựng dữ liệu tổng hợp với các ứng dụng tiên tiến.

Nếu bạn đang sử dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu như GANs, việc xác minh có thể chứng minh là khó khăn. Việc giải quyết sự thiên vị vốn có của dữ liệu ban đầu nếu nó vẫn tồn tại trong dữ liệu tăng cường cũng rất khó khăn.

Trường hợp sử dụng Data Augmentation

Tăng cường dữ liệu là một trong những phương pháp phổ biến nhất để tăng nhân tạo số lượng dữ liệu để đào tạo các mô hình AI và nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp.

Hai trong số các ngành công nghiệp nổi bật nhất tận dụng sức mạnh của tăng cường dữ liệu là xe tự hành và chăm sóc sức khỏe:

• Xe tự hành: Tăng cường dữ liệu rất quan trọng cho sự phát triển của xe tự hành. Các môi trường mô phỏng được xây dựng với các cơ chế học tăng cường giúp đào tạo và kiểm tra các hệ thống AI với sự khan hiếm dữ liệu. Môi trường mô phỏng có thể được xây dựng dựa trên các yêu cầu cụ thể để tạo ra các ví dụ trong thế giới thực.
• Chăm sóc sức khỏe: Ngành chăm sóc sức khỏe sử dụng tăng cường dữ liệu. Thường thì dữ liệu của bệnh nhân không thể được sử dụng để đào tạo một mô hình, có nghĩa là rất nhiều dữ liệu bị lọc khỏi quá trình đào tạo. Trong các trường hợp khác, không có đủ dữ liệu về một bệnh cụ thể, vì vậy dữ liệu có thể được tăng cường với các biến thể của dữ liệu hiện có.

Làm thế nào để Tăng cường Dữ liệu

Nếu bạn đang tìm cách tăng cường dữ liệu, bạn nên bắt đầu bằng cách xác định các khoảng trống trong dữ liệu của mình. Điều này có thể liên quan đến việc tìm kiếm thông tin nhân khẩu học bị thiếu, ví dụ. Tất cả các hoạt động cũng nên hỗ trợ sứ mệnh của công ty bạn, vì vậy điều quan trọng là phải ưu tiên các khoảng trống dựa trên cách thông tin sẽ thúc đẩy sứ mệnh.

Bước tiếp theo là xác định nơi bạn sẽ nhận được dữ liệu bị thiếu, chẳng hạn như thông qua một tập dữ liệu của bên thứ ba. Khi đánh giá dữ liệu, bạn nên xem xét chi phí, tính đầy đủ và mức độ phức tạp cũng như nỗ lực cần thiết cho tích hợp.

Tăng cường dữ liệu có thể mất thời gian, vì vậy điều quan trọng là phải lên kế hoạch cho thời gian và tài nguyên. Nhiều nguồn dữ liệu của bên thứ ba yêu cầu đầu tư. Điều quan trọng cũng là phải lên kế hoạch cho cách dữ liệu sẽ được thu thập và mua, và ROI của dữ liệu nên được đánh giá.

Bước cuối cùng là xác định nơi dữ liệu sẽ được lưu trữ, điều này có thể liên quan đến việc thêm nó vào một trường trong hệ thống AMS hoặc một số hệ thống khác.

Tất nhiên, đây chỉ là một bản phác thảo cơ bản cho quá trình tăng cường dữ liệu. Quá trình thực tế sẽ bao gồm nhiều hơn, đó là lý do tại sao điều quan trọng là phải có một đội ngũ các nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia khác được trang bị tốt. Nhưng bằng cách lên kế hoạch và thực hiện một quá trình tăng cường dữ liệu, bạn có thể đảm bảo rằng tổ chức của mình có dữ liệu tốt nhất có thể cho các dự đoán chính xác.