Co to jest Data Augmentation?

Jednym z najczęstszych wyzwań dla firm, które chcą wdrożyć rozwiązania machine learning, jest niewystarczająca ilość danych. Często jest to zarówno kosztowne, jak i czasochłonne. Równocześnie wydajność modeli machine learning i deep learning jest w dużej mierze uzależniona od jakości, ilości i adekwatności danych szkoleniowych. 

To właśnie tutaj pojawia się data augmentation. 

Data augmentation można zdefiniować jako zestaw technik, które sztucznie zwiększają ilość danych. Te techniki generują nowe punkty danych z istniejących danych i mogą obejmować wprowadzanie niewielkich zmian w danych lub korzystanie z modeli deep learning do generowania nowych danych. 

Ważność Data Augmentation

Techniki data augmentation stopniowo zyskują na popularności w ciągu ostatnich kilku lat. Istnieje kilka powodów. Po pierwsze, poprawiają one wydajność modeli machine learning i prowadzą do bardziej zróżnicowanych zbiorów danych. 

Wiele aplikacji deep learning, takich jak wykrywanie obiektów, klasyfikacja obrazów, rozpoznawanie obrazów, zrozumienie języka naturalnego i segmentacja semantyczna, opiera się na metodach data augmentation. Wydajność i wyniki modeli deep learning są poprawiane przez generowanie nowych i zróżnicowanych zbiorów danych szkoleniowych. 

Data augmentation również redukuje koszty operacyjne związane z gromadzeniem danych. Na przykład, etykietowanie i gromadzenie danych może być zarówno czasochłonne, jak i kosztowne dla firm, więc polegają one na transformowaniu zbiorów danych za pomocą technik data augmentation, aby obniżyć koszty. 

Jednym z głównych kroków przygotowania modelu danych jest oczyszczanie danych, co prowadzi do modeli o wysokiej dokładności. Ten proces oczyszczania może zmniejszyć reprezentatywność danych, powodując, że model nie jest w stanie dostarczyć dobrych prognoz. Techniki data augmentation mogą być używane, aby pomóc modelom machine learning być bardziej odpornymi na tworzenie wariacji, które model może napotkać w świecie rzeczywistym. 

Jak Działa Data Augmentation? 

Data augmentation jest często używana do klasyfikacji i segmentacji obrazów. Jest to powszechne, aby wprowadzać zmiany w danych wizualnych, a sieci generatywne przeciwstawne (GAN) są używane do tworzenia syntetycznych danych. Niektóre z klasycznych działań przetwarzania obrazu dla data augmentation obejmują wypełnianie, losową rotację, odwrócenie pionowe i poziome, przeskalowanie, translację, przycinanie, zoomowanie, zmianę kontrastu i więcej. 

Istnieje kilka zaawansowanych modeli dla data augmentation: 

• Sieci Generatywne Przeciwstawne (GAN): GAN pomagają uczyć się wzorców z zestawów danych wejściowych i automatycznie tworzą nowe przykłady dla danych szkoleniowych. 
• Przenoszenie Stylu Neuronalnego: Te modele łączą obraz zawartości i styl, a także oddzielają styl od zawartości.
  
• Uczenie Wzmocnione: Te modele trenują agenci do osiągnięcia celów i podejmowania decyzji w środowisku wirtualnym. 

Inną ważną aplikacją dla data augmentation jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Ponieważ język jest tak złożony, może być niezwykle trudno uzupełnić dane tekstowe. 

Istnieją kilka głównych metod dla NLP data augmentation, w tym operacje easy data augmentation (EDA), takie jak zastępowanie synonimów, wstawianie słów i zamiana słów. Inną powszechną metodą jest tłumaczenie wsteczne, które obejmuje ponowne tłumaczenie tekstu z języka docelowego z powrotem do języka oryginalnego. 

Zalety i Ograniczenia Data Augmentation

Ważne jest, aby zauważyć, że istnieją zarówno zalety, jak i ograniczenia data augmentation. 

Jeśli chodzi o zalety, data augmentation może poprawić dokładność predykcji modelu, dodając więcej danych szkoleniowych, zapobiegając niedoborowi danych, redukując nadmiarowe dopasowanie danych, zwiększając uogólnienie i rozwiązując problemy nierównowagi klas w klasyfikacji. 

Data augmentation również redukuje koszty związane z gromadzeniem i etykietowaniem danych. Umożliwia również przewidywanie rzadkich zdarzeń i wzmacnia prywatność danych. 

Jednocześnie ograniczenia data augmentation obejmują wysoki koszt zapewnienia jakości uzupełnionych zbiorów danych. Obejmuje to również ciężkie badania i rozwój w celu budowy syntetycznych danych o zaawansowanych aplikacjach. 

Jeśli używasz technik data augmentation, takich jak GAN, weryfikacja może okazać się trudna. Trudno również rozwiązać problem wrodzonej tendencyjności danych oryginalnych, jeśli utrzymuje się w danych uzupełnionych. 

Przypadki Użycia Data Augmentation

Data augmentation jest jedną z najpopularniejszych metod sztucznego zwiększania ilości danych do szkolenia modeli AI i jest używana w szerokim zakresie dziedzin i branż. 

Dwie z najbardziej prominentnych branż wykorzystujących potęgę data augmentation to pojazdy autonomiczne i opieka zdrowotna: 

• Pojazdy Autonomiczne: Data augmentation jest ważna dla rozwoju pojazdów autonomicznych. Środowiska symulacyjne zbudowane z mechanizmami uczenia wzmocnionego pomagają trenować i testować systemy AI z niedoborem danych. Środowisko symulacyjne może być modelowane na podstawie konkretnych wymagań, aby generować przykłady z rzeczywistego świata.

• Opieka Zdrowotna: Branża opieki zdrowotnej również wykorzystuje data augmentation. Często dane pacjenta nie mogą być używane do szkolenia modelu, co oznacza, że wiele danych jest filtrowanych podczas szkolenia. W innych przypadkach brakuje danych na temat konkretnych chorób, więc dane mogą być uzupełnione o warianty istniejących danych. 

Jak Uzupełnić Dane

Jeśli chcesz uzupełnić dane, powinieneś zacząć od identyfikacji luk w danych. Może to obejmować wyszukiwanie brakujących informacji demograficznych, na przykład. Wszystkie działania powinny również wspierać misję Twojej firmy, więc ważne jest, aby priorytetem były luki na podstawie tego, jak informacje te mogą przyczynić się do realizacji misji. 

Następnym krokiem jest określenie, skąd pochodzą brakujące dane, takie jak z zestawu danych zewnętrznych. Podczas oceny danych powinieneś rozważyć koszt, kompletność i poziom złożoności oraz wysiłku potrzebnego do integracji. 

Data augmentation może zajmować czas, więc ważne jest, aby zaplanować czas i zasoby. Wiele źródeł danych zewnętrznych wymaga inwestycji. Jest również krytyczne, aby zaplanować, jak dane będą gromadzone i pozyskiwane, a zwrot z inwestycji w dane powinien być oceniony. 

Ostatnim krokiem jest określenie, gdzie dane będą przechowywane, co może obejmować dodanie ich do pola w systemie AMS lub innym systemie. 

Oczywiście, jest to tylko podstawowy zarys procesu data augmentation. Rzeczywisty proces obejmie o wiele więcej, dlatego jest niezwykle ważne, aby mieć dobrze wyposażony zespół naukowców i innych ekspertów. Ale planując i wykonując proces data augmentation, możesz upewnić się, że Twoja organizacja ma najlepsze możliwe dane do dokładnych predykcji.