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 xuyên thu thập dữ liệu rất tốn kém và 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 data augmentation phát huy tác dụng.

Data augmentation có thể được định nghĩa là một tập hợp các kỹ thuật giúp tăng nhân tạo 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.

Tầm quan trọng của Data Augmentation

Các kỹ thuật data augmentation đã trở nên phổ biến trong những năm gần đây. Có một số lý do cho điều này. Thứ nhất, 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 data augmentation. 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.

Data augmentation cũng giảm chi phí vận hành liên quan đến thu thập và dán nhãn dữ liệu. Ví dụ, thu thập và dán nhãn dữ liệu có thể rất tốn thời gian và tốn kém đối với các công ty, vì vậy họ dựa vào việc biến đổi các tập dữ liệu thông qua các kỹ thuật data augmentation 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 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 hình ảnh và phân đoạn. Nó phổ biến để thực hiện các thay đổi trên dữ liệu hình ảnh, 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 data augmentation bao gồm thêm padding, xoay ngẫu nhiên, lật ngang và dọc, thay đổi kích thước, dịch chuyển, cắt, thu phóng, thay đổi độ tương phản và nhiều hơn.

Có một số mô hình tiên tiến cho data augmentation:

• Mạng đối lập tạo sinh (GANs): GANs giúp học các mẫu từ các 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 đào tạo các tác nhân để đạt được mục tiêu và đưa ra quyết định trong một môi trường ảo.

Một ứng dụng chính khác của data augmentation là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Vì ngôn ngữ rất phức tạp, nên việc tăng cường dữ liệu văn bản có thể rất 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 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 hạn chế của Data Augmentation

Điều quan trọng cần lưu ý là có cả lợi ích và hạn chế của data augmentation.

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

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

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

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

Trường hợp sử dụng Data Augmentation

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

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

• Xe tự hành: Data augmentation 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 data augmentation. Thường xuyên, dữ liệu của bệnh nhân không thể được sử dụng để đào tạo mô hình, điều này có nghĩa là 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 thiếu. 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 đó sẽ thúc đẩy sứ mệnh.

Bước tiếp theo là xác định nơi bạn sẽ nhận được dữ liệu 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 và nỗ lực cần thiết cho việc tích hợp.

Data augmentation 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 này cũng quan trọng để 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 AMS hoặc một số hệ thống khác.

Tất nhiên, đây chỉ là một bản phác thảo cơ bản về quá trình data augmentation. 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 data augmentation, bạn có thể đảm bảo rằng tổ chức của mình có dữ liệu tốt nhất có thể cho các dự đoán chính xác.