Die meisten maschinellen Lern- und Deep-Learning-Modelle sind stark auf Datenmenge und -vielfalt angewiesen, um gut zu funktionieren. Das Volumen und die Vielfalt der während des Trainings bereitgestellten Daten haben einen erheblichen Einfluss auf die Vorhersagegenauigkeit dieser Modelle.
Deep-Learning-Modelle, denen beigebracht wurde, dass sie bei komplizierten Aufgaben effektiv funktionieren, enthalten häufig versteckte Neuronen. Die Anzahl der trainierbaren Parameter steigt entsprechend der Anzahl der versteckten Neuronen.
Die erforderliche Datenmenge ist proportional zur Anzahl der lernbaren Parameter des Modells. Eine Methode, um mit der Schwierigkeit begrenzter Daten umzugehen, besteht darin, eine Vielzahl von Transformationen auf die aktuellen Daten anzuwenden, um neue Daten zu synthetisieren.
Die Technik, neue Daten aus bestehenden Daten zu synthetisieren, wird als „Datenaugmentation“ bezeichnet. Datenaugmentation kann verwendet werden, um beide Anforderungen zu erfüllen: das Datenvolumen und die Vielfalt der Trainingsdaten, die für eine genaue Entwicklung erforderlich sind maschinelles Lernen oder Deep-Learning-Modelle.
In diesem Beitrag werden wir uns die Datenerweiterung, ihre Arten, ihre Bedeutung und vieles mehr genau ansehen.
Also, was ist Datenaugmentation?
Data Augmentation ist der Prozess der Entwicklung neuer und repräsentativer Daten aus bestehenden Daten. Sie können dies erreichen, indem Sie modifizierte Versionen vorhandener Daten einschließen oder neue Daten synthetisieren.
Die mit dieser Methode erstellten Datensätze verbessern Ihr maschinelles Lernen bzw Deep-Learning-Modelle durch Minimierung des Risikos einer Überanpassung. Dabei handelt es sich um den Prozess der Änderung oder „Ergänzung“ eines Datensatzes mit zusätzlichen Informationen.
Dieser zusätzliche Input kann von Bildern bis zu Text reichen und steigert die Leistung von maschinellen Lernsystemen.
Angenommen, wir möchten ein Modell zur Kategorisierung von Hunderassen erstellen und haben eine große Anzahl von Fotos aller Arten außer Möpsen. Infolgedessen hätte das Modell Schwierigkeiten, Möpse zu kategorisieren.
Wir könnten der Sammlung zusätzliche (tatsächliche oder falsche) Mopsfotos hinzufügen, oder wir könnten unsere aktuellen Mopsfotos verdoppeln (z. B. indem wir sie replizieren und verzerren, um sie künstlich einzigartig zu machen).
Welchen Nutzen hat Data Augmentation in der Gegenwart?
Anträge auf Maschinelles Lernen entwickeln und diversifizieren sich rasant, insbesondere im Bereich Deep Learning. Die Herausforderungen, denen sich die Branche der künstlichen Intelligenz gegenübersieht, können durch Datenaugmentationstechniken überwunden werden.
Die Datenerweiterung kann die Leistung und die Ergebnisse von Modellen für maschinelles Lernen verbessern, indem neue und vielfältige Beispiele zu Trainingsdatensätzen hinzugefügt werden.
Wenn das Dataset groß und ausreichend ist, ist ein maschinelles Lernmodell leistungsstärker und genauer. Bei maschinellen Lernmodellen kann die Datenerfassung und -kennzeichnung zeitaufwändig und teuer sein.
Unternehmen können ihre Betriebskosten senken, indem sie Datensätze ändern und Strategien zur Datenerweiterung anwenden.
Das Bereinigen von Daten ist eine der Phasen bei der Entwicklung eines Datenmodells und für hochgenaue Modelle unerlässlich. Das Modell wird jedoch nicht in der Lage sein, korrekte Eingaben aus der tatsächlichen Welt zu antizipieren, wenn die Datenbereinigung die Darstellbarkeit verringert.
Machine-Learning-Modelle können durch den Einsatz von Datenerweiterungsansätzen gestärkt werden, die Abweichungen hervorrufen, denen das Modell in der realen Welt begegnen könnte.
Arten der Datenerweiterung
Echte Datenerweiterung
Echte Datenerweiterung tritt auf, wenn Sie einem Datensatz echte, ergänzende Daten hinzufügen. Dies kann von Textdateien mit zusätzlichen Attributen (für getaggte Bilder) bis hin zu Bildern anderer Objekte, die mit dem Originalobjekt vergleichbar sind, oder sogar Aufnahmen des tatsächlichen Objekts reichen.
Wenn beispielsweise einer Bilddatei ein paar weitere Merkmale hinzugefügt werden, kann ein maschinelles Lernmodell das Element leichter erkennen.
Weitere Metadaten zu jedem Bild (z. B. sein Name und seine Beschreibung) können enthalten sein, damit unser KI-Modell mehr darüber weiß, was jedes Bild darstellt, bevor es mit dem Training mit diesen Fotos beginnt.
Wenn es an der Zeit ist, neue Fotos in eine unserer vorgegebenen Kategorien wie „Katze“ oder „Hund“ zu kategorisieren, könnte das Modell die in einem Bild vorhandenen Elemente besser erkennen und dadurch insgesamt besser abschneiden.
Synthetische Daten Augmentation
Abgesehen davon, dass Sie weitere echte Daten hinzufügen, können Sie auch einen Beitrag leisten synthetische Daten oder künstliche Daten, die authentisch erscheinen.
Dies ist vorteilhaft für schwierige Aufgaben wie die Übertragung im neuronalen Stil, aber auch für jedes Design gut, unabhängig davon, ob Sie GANs (Generative Adversarial Networks), CNNs (Convolutional Neural Networks) oder andere tiefe neuronale Netzwerkarchitekturen verwenden.
Wenn wir beispielsweise Möpse richtig kategorisieren möchten, ohne hinausgehen und eine Reihe von Fotos machen zu müssen, könnten wir einige falsche Mopsfotos zu einer Sammlung von Hundebildern hinzufügen.
Diese Form der Datenerweiterung ist besonders effektiv, um die Modellgenauigkeit zu verbessern, wenn das Sammeln von Daten schwierig, teuer oder zeitaufwändig ist. In dieser Situation erweitern wir den Datensatz künstlich.
Angenommen, unsere anfängliche Gruppe von 1000 Hunderassenfotos enthält nur 5 Mopsbilder. Anstatt zusätzliche echte Mopsfotos von echten Hunden hinzuzufügen, erstellen wir eine Fälschung, indem wir eines der aktuellen klonen und leicht verzerren, sodass es immer noch wie ein Mops aussieht.
Techniken zur Datenerweiterung
Ansätze zur Datenerweiterung beinhalten kleine Änderungen an bestehenden Daten. Es ist dasselbe, als würde man eine Aussage umformulieren. Wir können die Datenaugmentation in drei Kategorien einteilen:
Text
- Wortersetzung: Dieser Ansatz zur Datenerweiterung umfasst das Ersetzen aktueller Begriffe durch Synonyme. Beispielsweise kann „Dieser Film ist dumm“ zu „Dieser Film ist idiotisch“ werden.
- Satz-/Wort-Shuffling: Bei dieser Strategie wird die Reihenfolge von Phrasen oder Wörtern gewechselt, während die Gesamtkohärenz beibehalten wird.
- Syntaxbaum-Manipulation: Sie ändern einen bestehenden Satz so, dass er grammatikalisch korrekt ist, während Sie dieselben Begriffe verwenden.
- Zufälliges Löschen: Obwohl diese Strategie hässliche Schrift erzeugt, ist sie effektiv. Infolgedessen wird die Zeile „Ich werde diese Platte nicht kaufen, weil sie zerkratzt ist“ zu „Ich werde diese Platte nicht kaufen, weil sie zerkratzt ist“. Der Satz ist weniger klar, aber er bleibt eine plausible Ergänzung.
- Rückübersetzung: Dieser Ansatz ist sowohl effektiv als auch unterhaltsam. Nehmen Sie eine in Ihrer Sprache verfasste Erklärung, übersetzen Sie sie in eine andere Sprache und übersetzen Sie sie dann zurück in Ihre Originalsprache.
Bilder
- Kernelfilter: Dieser Ansatz schärft oder verwischt ein Bild.
- Bildkombination: Obwohl es seltsam erscheinen mag, können Sie Fotos mischen.
- Zufälliges Löschen: Einen winzigen Teil des aktuellen Bilds löschen.
- Geometrische Transformationen: Diese Vorgehensweise umfasst unter anderem das beliebige Spiegeln, Rotieren, Zuschneiden oder Verschieben von Bildern.
- Spiegeln eines Bildes: Sie können ein Bild von der horizontalen in die vertikale Ausrichtung spiegeln.
- Farbraumtransformation: Sie können die RGB-Farbkanäle ändern oder jede aktuelle Farbe verbessern.
- Neuskalierung ist der Prozess der Anpassung der visuellen Skalierung. Sie haben die Möglichkeit, nach innen oder nach außen zu skalieren. Wenn Sie nach innen skalieren, wird das Bild kleiner als die ursprüngliche Größe. Das Bild wird größer als das Original, wenn Sie es nach außen skalieren.
Audio
- Tonhöhe: Bei diesem Ansatz wird die Audio-Tonhöhe geändert.
- Geschwindigkeit ändern: Ändern Sie die Geschwindigkeit der Audiodatei oder Aufnahme.
- Mehr Rauschen: Sie können der Audiodatei mehr Rauschen hinzufügen.
Luftüberwachung
Die medizinische Bildgebung ist derzeit ein prominenter Anwendungsfall für die Datenerweiterung. Medizinische Bildsammlungen sind klein, und der Austausch von Daten ist aufgrund von Regeln und Datenschutzbedenken schwierig.
Darüber hinaus sind die Datensätze bei seltenen Erkrankungen viel eingeschränkter. Unternehmen für medizinische Bildgebung nutzen die Datenerweiterung, um ihre Datensätze zu diversifizieren.
Herausforderungen
Skalierbarkeit, vielfältige Datensätze und Relevanz sind einige der Probleme, die gelöst werden müssen, um effiziente Techniken zur Datenerweiterung zu entwickeln.
In Bezug auf die Skalierbarkeit müssen erweiterte Daten skalierbar sein, damit viele verschiedene Modelle sie verwenden können. Sie sollten sicherstellen, dass dies für die Verwendung in zukünftigen Modellen dupliziert werden kann, da die Einrichtung eines Datenerweiterungssystems, das eine große Menge relevanter, wertvoller und verbesserter Daten generiert, einige Zeit in Anspruch nehmen kann.
In Bezug auf die Heterogenität haben verschiedene Datensätze unterschiedliche Merkmale, die bei der Entwicklung erweiterter Daten berücksichtigt werden müssen. Um geeignete erweiterte Daten zu entwickeln, müssen die Eigenschaften jedes Datensatzes genutzt werden.
Mit anderen Worten, die Datenerweiterung unterscheidet sich zwischen Datensätzen und Anwendungsfällen.
Um schließlich zu gewährleisten, dass die Vorteile der erweiterten Daten alle Gefahren übersteigen, sollten die erweiterten Daten mit geeigneten Metriken bewertet werden, bevor sie von maschinellen Lernmodellen verwendet werden.
Beispielsweise könnte das Vorhandensein von erheblichem Hintergrundrauschen oder nicht verwandten Elementen in bildbasierten erweiterten Daten eine nachteilige Auswirkung auf die Leistung des Modells haben.
Zusammenfassung
Letztendlich, ob Sie versuchen, Verluste zu prognostizieren, Finanzbetrug zu identifizieren oder besser zu konstruieren Bildklassifizierung Modellen ist die Datenerweiterung ein entscheidender Weg, um genauere, robustere Modelle zu erstellen.
Durch ein überlegenes Trainingsverfahren, einfache Vorverarbeitung und Datenerweiterung können Teams sogar bei der Entwicklung innovativer Modelle unterstützt werden.
Unternehmen können die Datenerweiterung nutzen, um den Zeitaufwand für die Vorbereitung von Trainingsdaten zu reduzieren und Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, die genauer und schneller sind.
Durch die Erweiterung der Menge relevanter Daten im Datensatz kann die Datenaugmentation auch maschinellen Lernmodellen zugute kommen, die bereits über viele Daten verfügen.
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