對于尋求實施機器學習解決方案的公司而言，最常見的挑戰(zhàn)之一是數(shù)據(jù)不足。收集它通常既費錢又費時。同時，機器學習和深度學習模型的性能高度依賴于訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量和相關性。

這就是數(shù)據(jù)增強的用武之地。

數(shù)據(jù)增強可以定義為一組人為增加數(shù)據(jù)量的技術。這些技術從現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成新的數(shù)據(jù)點，并且可以包括對數(shù)據(jù)進行小的改動或使用深度學習模型生成新數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)擴充的重要性

在過去幾年中，數(shù)據(jù)增強技術一直在穩(wěn)步普及。這有幾個原因。其一，它提高了機器學習模型的性能并導致了更多樣化的數(shù)據(jù)集。

許多深度學習應用程序，如對象檢測、圖像分類、圖像識別、自然語言理解和語義分割，都依賴于數(shù)據(jù)增強方法。通過生成新的和多樣化的訓練數(shù)據(jù)集，深度學習模型的性能和結(jié)果得到改善。

數(shù)據(jù)擴充還降低了與數(shù)據(jù)收集相關的運營成本。例如，數(shù)據(jù)標記和收集對公司來說既費時又昂貴，因此他們依靠通過數(shù)據(jù)增強技術轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集來降低成本。

準備數(shù)據(jù)模型的主要步驟之一是清理數(shù)據(jù)，這會產(chǎn)生高精度模型。這種清理過程會降低數(shù)據(jù)的可表示性，使模型無法提供良好的預測。數(shù)據(jù)增強技術可用于通過創(chuàng)建模型在現(xiàn)實世界中可能遇到的變化來幫助機器學習模型更加穩(wěn)健。

數(shù)據(jù)增強如何工作？

數(shù)據(jù)增強通常用于圖像分類和分割。對視覺數(shù)據(jù)進行更改是很常見的，生成對抗網(wǎng)絡 (GAN) 用于創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)。用于數(shù)據(jù)增強的一些經(jīng)典圖像處理活動包括填充、隨機旋轉(zhuǎn)、垂直和水平翻轉(zhuǎn)、重新縮放、平移、裁剪、縮放、更改對比度等。

有一些用于數(shù)據(jù)擴充的高級模型：

• 生成對抗網(wǎng)絡 (GAN)：GAN 有助于從輸入數(shù)據(jù)集中學習模式，并自動為訓練數(shù)據(jù)創(chuàng)建新示例。
• 神經(jīng)風格遷移：這些模型混合了內(nèi)容圖像和風格圖像，以及將風格與內(nèi)容分開。
• 強化學習：這些模型訓練代理人在虛擬環(huán)境中完成目標并做出決策。

數(shù)據(jù)增強的另一個主要應用是自然語言處理(NLP)。由于語言是如此復雜，因此擴充文本數(shù)據(jù)可能極具挑戰(zhàn)性。

NLP 數(shù)據(jù)增強有幾種主要方法，包括簡單的數(shù)據(jù)增強 (EDA) 操作，如同義詞替換、單詞插入和單詞交換。另一種常見的方法是反向翻譯，它涉及將文本從目標語言重新翻譯回原始語言。

數(shù)據(jù)擴充的好處和局限性

重要的是要注意數(shù)據(jù)擴充既有好處也有局限性。

就收益而言，數(shù)據(jù)增強可以通過添加更多訓練數(shù)據(jù)、防止數(shù)據(jù)稀缺、減少數(shù)據(jù)過擬合、增加泛化以及解決分類中的類別不平衡問題來提高模型預測準確性。

數(shù)據(jù)增強還可以降低與收集和標記數(shù)據(jù)相關的成本，實現(xiàn)罕見事件預測，并加強數(shù)據(jù)隱私。

同時，數(shù)據(jù)增強的局限性包括增強數(shù)據(jù)集質(zhì)量保證的高成本。它還涉及大量研究和開發(fā)，以構(gòu)建具有高級應用程序的合成數(shù)據(jù)。

如果您使用 GAN 等數(shù)據(jù)增強技術，驗證可能會很困難。如果原始數(shù)據(jù)在增強數(shù)據(jù)中持續(xù)存在，那么解決原始數(shù)據(jù)的固有偏差也具有挑戰(zhàn)性。

數(shù)據(jù)增強用例

數(shù)據(jù)增強是人工增加訓練 AI 模型的數(shù)據(jù)量的最流行方法之一，它被廣泛應用于各個領域和行業(yè)。

利用數(shù)據(jù)增強功能的兩個最突出的行業(yè)是自動駕駛汽車和醫(yī)療保?。?/p>

• 自動駕駛汽車：數(shù)據(jù)增強對于自動駕駛汽車的發(fā)展很重要。使用強化學習機制構(gòu)建的模擬環(huán)境有助于訓練和測試數(shù)據(jù)稀缺的 AI 系統(tǒng)?？梢愿鶕?jù)特定要求對仿真環(huán)境進行建模，以生成真實示例。
• 醫(yī)療保?。?/b>醫(yī)療保健行業(yè)也使用數(shù)據(jù)增強。通常，患者的數(shù)據(jù)不能用于訓練模型，這意味著很多數(shù)據(jù)在訓練中被過濾掉了。在其他情況下，沒有足夠的特定疾病數(shù)據(jù)，因此可以使用現(xiàn)有疾病的變體來擴充數(shù)據(jù)。

如何擴充數(shù)據(jù)

如果您希望擴充數(shù)據(jù)，則應首先確定數(shù)據(jù)中的差距。例如，這可能涉及尋找缺失的人口統(tǒng)計信息。所有活動還應該支持貴公司的使命，因此根據(jù)信息如何推進使命來確定差距的優(yōu)先級非常重要。

下一步是確定您將從何處獲取丟失的數(shù)據(jù)，例如通過第三方數(shù)據(jù)集。在評估數(shù)據(jù)時，您應該考慮成本、完整性以及集成所需的復雜程度和工作量。

數(shù)據(jù)擴充可能需要時間，因此規(guī)劃好時間和資源非常重要。許多第三方數(shù)據(jù)源需要投資。計劃如何收集和獲取數(shù)據(jù)也很重要，并且應該評估數(shù)據(jù)的投資回報率。

最后一步是確定數(shù)據(jù)的存儲位置，這可能涉及將其添加到您的 AMS 或其他系統(tǒng)中的字段。

當然，這只是數(shù)據(jù)擴充過程的一個基本輪廓。實際過程將包含更多內(nèi)容，這就是為什么擁有一支由數(shù)據(jù)科學家和其他專家組成的裝備精良的團隊至關重要的原因。但是通過規(guī)劃和執(zhí)行數(shù)據(jù)擴充過程，您可以確保您的組織擁有最好的數(shù)據(jù)來進行準確的預測。