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 dữ liệu không đủ. Thông thường, 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 tính phù hợp của dữ liệu huấn luyện. Đây là lúc Data Augmentation phát huy tác dụng. Data Augmentation có thể được định nghĩa là một tập hợp các kỹ thuật làm tăng nhân tạo 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 dữ liệu mới.

Tầm quan trọng của Data Augmentation

Các kỹ thuật Data Augmentation đã ngày càng trở nên phổ biến trong vài năm qua. Có một vài lý do cho điều này. Thứ nhất, nó cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy và tạo ra các bộ 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 đều dựa vào các phương pháp Data Augmentation. Hiệu suất và kết quả của các mô hình học sâu được cải thiện bằng cách tạo ra các bộ dữ liệu huấn luyện mới và đa dạng. Data Augmentation cũng làm giảm chi phí vận hành liên quan đến việc thu thập dữ liệu. Ví dụ, việc gán nhãn và thu thập dữ liệu có thể vừa tốn thời gian vừa tốn kém đối với các công ty, vì vậy họ dựa vào việc biến đổi các bộ dữ liệu thông qua các kỹ thuật Data Augmentation để cắt giảm chi phí. Một trong những bước chính để 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 làm giảm khả năng đại diện của dữ liệu, khiến mô hình không thể đưa ra các dự đoán tốt. Các kỹ thuật Data Augmentation 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.

Data Augmentation hoạt động như thế nào?

Data Augmentation thường được sử dụng cho phân loại và phân đoạn hình ảnh. Việc thực hiện các thay đổi trên dữ liệu hình ảnh là phổ biến, và các mạng đối nghịch sinh (GANs) được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp. Một số hoạt động xử lý hình ảnh cổ điển cho Data Augmentation bao gồm đệm (padding), xoay ngẫu nhiên, lật theo chiều dọc và ngang, thay đổi tỷ lệ, dịch chuyển, cắt xén, thu phóng, thay đổi độ tương phản và hơn thế nữa. Có một số mô hình nâng cao cho Data Augmentation:

• Generative Adversarial Networks (GANs): GANs giúp học các mẫu từ bộ dữ liệu đầu vào và tự động tạo ra các ví dụ mới cho dữ liệu huấn luyện.
• Neural Style Transfer: Các mô hình này pha trộn hình ảnh nội dung và hình ảnh phong cách, cũng như tách phong cách khỏi nội dung.
• Reinforcement Learning: Các mô hình này huấn luyện các tác nhân để hoàn thành mục tiêu và đưa ra quyết định trong môi trường ảo.

Một ứng dụng chính khác của Data Augmentation 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 thách thức. Có một số phương pháp chính cho Data Augmentation trong NLP, bao gồm các thao tác Easy Data Augmentation (EDA) như thay thế từ đồng nghĩa, chèn từ và hoán đổi từ. Một phương pháp phổ biến khác là dịch ngược (back translation), liên quan đến việc dịch lại văn bản từ ngôn ngữ đích trở lại ngôn ngữ gốc.

Lợi ích và Hạn chế của Data Augmentation

Điều quan trọng cần lưu ý là Data Augmentation có cả lợi ích và hạn chế. Về lợi ích, Data Augmentation có thể cải thiện độ chính xác dự đoán của mô hình bằng cách thêm nhiều dữ liệu huấn luyện hơn, ngăn ngừa tình trạng khan hiếm dữ liệu, giảm hiện tượng overfitting của dữ liệu, tăng khả năng tổng quát hóa và giải quyết các vấn đề mất cân bằng lớp trong phân loại. Data Augmentation cũng làm giảm chi phí liên quan đến việc thu thập và gán nhãn dữ liệu, cho phép dự đoán các sự kiện hiếm gặp và tăng cường quyền riêng tư dữ liệu. Đồng thời, những hạn chế của Data Augmentation bao gồm chi phí cao cho việc đảm bảo chất lượng của các bộ dữ liệu được tăng cường. Nó cũng đòi hỏi nghiên cứu và phát triển nhiều để xây dựng dữ liệu tổng hợp với các ứng dụng tiên tiến. Nếu bạn đang sử dụng các kỹ thuật Data Augmentation như GANs, việc xác minh có thể chứng minh là khó khăn. Cũng rất khó để giải quyết sự thiên vị vốn có của dữ liệu gốc nếu nó vẫn tồn tại trong dữ liệu được tăng cường.

Các trường hợp sử dụng Data Augmentation

Data Augmentation là một trong những phương pháp phổ biến nhất để tăng nhân tạo lượng dữ liệu để huấn luyện các mô hình AI, và nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp khác nhau. Hai ngành công nghiệp nổi bật nhất đang tận dụng sức mạnh của Data Augmentation là xe tự hành và chăm sóc sức khỏe:

• Xe tự hành: Data Augmentation rất quan trọng cho sự phát triển của xe tự hành. Các môi trường mô phỏng được xây dựng với cơ chế học tăng cường giúp huấn luyện và kiểm tra các hệ thống AI trong điều kiện khan hiếm dữ liệu. Môi trường mô phỏng có thể được mô hình hóa dựa trên các yêu cầu cụ thể để tạo ra các ví dụ từ thế giới thực.
• Chăm sóc sức khỏe: Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe cũng sử dụng Data Augmentation. Thông thường, dữ liệu của bệnh nhân không thể được sử dụng để huấn luyện một mô hình, có nghĩa là rất nhiều dữ liệu bị lọc ra khỏi quá trình huấn luyện. 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.

Cách tăng cường dữ liệu

Nếu bạn muốn 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, chẳng hạn. Tất cả các hoạt động cũng nên hỗ trợ sứ mệnh của công ty bạn, vì vậy điều quan trọng là ưu tiên các khoảng trống dựa trên cách thông tin sẽ thúc đẩy sứ mệnh đó. Bước tiếp theo là xác định nơi bạn sẽ lấy dữ liệu còn thiếu, chẳng hạn như thông qua một bộ 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 để tích hợp. Data Augmentation có thể tốn thời gian, vì vậy điều quan trọng là phải lên kế hoạch về thời gian và nguồn lực. Rất nhiều nguồn dữ liệu của bên thứ ba yêu cầu đầu tư. Việc lập kế hoạch về cách dữ liệu sẽ được thu thập và tiếp nhận cũng rất quan trọng, và ROI của dữ liệu nên được đánh giá. Bước cuối cùng là xác định nơi lưu trữ dữ liệu, có thể liên quan đến việc thêm nó vào một trường trong AMS của bạn hoặc một hệ thống khác. Tất nhiên, đây chỉ là một phác thảo cơ bản cho quy trình Data Augmentation. Quy trình thực tế sẽ bao gồm nhiều hơn thế, đó là lý do tại sao việc có một đội ngũ chuyên gia khoa học dữ liệu và các chuyên gia khác được trang bị tốt là rất quan trọng. Nhưng bằng cách lập kế hoạch và thực hiện một quy trình Data Augmentation, bạn có thể đảm bảo tổ chức của mình có dữ liệu tốt nhất có thể cho các dự đoán chính xác.