Veri Artırımı Nedir?

Makine öğrenimi çözümleri uygulamaya çalışan şirketler için en yaygın sorunlardan biri yetersiz veri miktarıdır. Çoğu zaman veri toplamak hem pahalı hem de zaman alıcı olabilir. Aynı zamanda, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin performansı, eğitim verilerinin kalitesi, miktarı ve ilgili olmasına yüksek derecede bağlıdır.

İşte burada veri artırımı devreye girer.

Veri artırımı, verileri yapay olarak artıran bir dizi tekniği tanımlamak için kullanılabilir. Bu teknikler mevcut verilerden yeni veri noktaları oluşturur ve veri üzerinde küçük değişiklikler yapmayı veya yeni veri oluşturmak için derin öğrenme modellerini kullanmayı içerebilir.

Veri Artırımının Önemi

Veri artırımı teknikleri son birkaç yılda giderek daha popüler hale geldi. Bunun birkaç nedeni vardır. Birincisi, makine öğrenimi modellerinin performansını iyileştirir ve daha çeşitli veri kümelerine yol açar.

Nesne tespiti, görüntü sınıflandırma, görüntü tanıma, doğal dil anlaşılması ve semantik segmentasyon gibi birçok derin öğrenme uygulaması veri artırımı yöntemlerine dayanır. Derin öğrenme modellerinin performansı ve sonuçları, yeni ve çeşitli eğitim veri kümeleri oluşturularak iyileştirilir.

Veri artırımı ayrıca veri toplama ile ilgili işletme maliyetlerini azaltır. Örneğin, veri etiketleme ve toplama şirketler için hem zaman alıcı hem de pahalı olabilir, bu nedenle veri artırımı tekniklerini kullanarak maliyetleri azaltmaya güvenirler.

Bir veri modelini hazırlamanın ana adımlarından biri verilerin temizlenmesidir, bu da yüksek doğrulukta modellere yol açar. Bu temizleme işlemi, modelin iyi tahminler sağlayamamasına neden olan verilerin temsil edilebilirliğini azaltabilir. Veri artırımı teknikleri, gerçek dünyada karşılaşabileceği varyasyonlar oluşturarak makine öğrenimi modellerinin daha güçlü olmasını sağlayabilir.

Veri Artırımı Nasıl Çalışır?

Veri artırımı genellikle görüntü sınıflandırma ve segmentasyon için kullanılır. Görsel verilerde değişiklikler yapmak yaygındır ve sentetik veri oluşturmak için üretici karşıt ağlar (GAN’ler) kullanılır. Veri artırımı için bazı klasik görüntü işleme faaliyetleri arasında padding, rastgele döndürme, dikey ve yatay.flip, yeniden ölçeklendirme, çeviri, kırpma, zumlama, kontrast değiştirme ve daha fazlası bulunur.

İleri veri artırımı için beberapa model vardır:

• Üretici Karşıt Ağlar (GAN’ler): GAN’ler, girdi veri kümelerinden desenler öğrenmeye yardımcı olur ve eğitim verisi için otomatik olarak yeni örnekler oluşturur.
• Sinirsel Stil Aktarımı: Bu modeller, içerik görüntüsünü ve stil görüntüsünü birleştirir ve stil ile içeriği ayırır.
• Peşin Öğrenme: Bu modeller, sanal bir ortamda görevleri gerçekleştirmek ve kararlar almak için ajanları eğitmeye yardımcı olur.

Veri artırımının başka bir önemli uygulaması doğal dil işleme (NLP)dir. Dilin karmaşıklığı nedeniyle metin verilerini artırmak son derece zor olabilir.

NLP için veri artırımı yöntemleri arasında kolay veri artırımı (EDA) işlemleri gibi eşanlamlı replacement, kelime ekleme ve kelime değiştirme bulunur. Başka bir yaygın yöntem, metni hedef dilden orijinal dile geri çevirmeyi içeren geri çeviri işlemidir.

Veri Artırımının Avantajları ve Sınırlamaları

Veri artırımının hem avantajları hem de sınırlamaları olduğunu not etmek önemlidir.

Avantajlara gelince, veri artırımı model tahmin doğruluğunu artırabilir, eğitim verisi ekleyerek veri kıtlığını önleyebilir, veri aşırı uyumu azaltabilir, genelleme artırabilir ve sınıflandırma görevlerindeki sınıf dengesizliği sorunlarını çözebilir.

Veri artırımı ayrıca veri toplama ve etiketleme ile ilgili maliyetleri azaltır, nadir olay tahmini sağlar ve veri gizliliğini güçlendirir.

Ancak, veri artırımının sınırlamaları arasında artırılmış veri kümelerinin kalite güvencesinin yüksek maliyeti bulunur. Ayrıca, gelişmiş uygulamalar için sentetik veri oluşturmak için yoğun araştırma ve geliştirme gerektirir.

GAN’ler gibi veri artırımı tekniklerini kullanıyorsanız, doğrulama zor olabilir. Ayrıca, orijinal verideki içkin önyargıların artırılmış verilerde devam etmesi durumunda bunları ele almak zor olabilir.

Veri Artırımı Kullanım Örnekleri

Veri artırımı, yapay olarak veri miktarını artırmak için kullanılan en popüler yöntemlerden biridir ve geniş bir uygulama ve endüstri yelpazesi boyunca kullanılır.

Veri artırımının gücünden yararlanan iki önemli endüstri otonom araçlar ve sağlık sektörüdür:

• Otonom Araçlar: Veri artırımı, otonom araçların geliştirilmesinde önemlidir. Peşin öğrenme mekanizmalarıyla oluşturulan simülasyon ortamları, veri kıtlığıyla AI sistemlerini eğitmeye ve test etmeye yardımcı olur. Simülasyon ortamı, gerçek dünya örneklerini üretmek için belirli gereksinimlere göre modellenebilir.
• Sağlık: Sağlık sektörü de veri artırımını kullanır. Bazen bir hastanın verisi bir modeli eğitmek için kullanılamaz, bu nedenle birçoğu eğitimden çıkarılır. Diğer durumlarda, belirli bir hastalığa ilişkin yeterli veri yoktur, bu nedenle mevcut olanın varyantlarıyla veri artırılarak artırılabilir.

Veri Nasıl Artırılır

Veri artırmak istiyorsanız, ilk adım veri boşluklarını tanımlamaktır. Bu, eksik demografik bilgilerin araştırılmasını içerebilir. Tüm faaliyetler şirketin misyonunu desteklemelidir, bu nedenle boşlukları, bilgilerin misyonu nasıl ilerleteceğine bağlı olarak önceliklendirmek önemlidir.

Sonraki adım, eksik verilerin nereden alınacağını belirlemektir, örneğin üçüncü taraf bir veri kümesinden. Verileri değerlendirirken maliyeti, tamamlanmasını ve entegrasyon için gereken karmaşıklık ve çabayı dikkate almalısınız.

Veri artırımı zaman alabilir, bu nedenle zamanı ve kaynakları planlamak önemlidir. Üçüncü taraf veri kaynaklarının çoğu yatırım gerektirir. Verilerin nasıl toplanacağı ve edinileceği ve verilerin getirisi nasıl değerlendirileceği planlanmalıdır.

Son adım, verilerin nerede depolanacağını belirlemektir, bu da AMS’deki bir alana eklemeyi veya başka bir sistemi içerebilir.

Elbette, bu sadece veri artırımı sürecinin temel bir özeti. Gerçek süreç çok daha fazla şeyi içerir, bu nedenle veri bilimcileri ve diğer uzmanlardan oluşan iyi donanımlı bir ekibe sahip olmak çok önemlidir. Ancak veri artırımı sürecini planlayarak ve uygulayarak, organizasyonunuzun doğru tahminler için en iyi verilere sahip olmasını sağlayabilirsiniz.