대부분의 머신 러닝 및 딥 러닝 모델은 잘 작동하기 위해 데이터 양과 다양성에 크게 의존합니다. 훈련 중에 제공되는 데이터의 양과 다양성은 이러한 모델의 예측 정확도에 상당한 영향을 미칩니다.
복잡한 작업을 효과적으로 수행하도록 학습된 딥 러닝 모델에는 숨겨진 뉴런이 포함되는 경우가 많습니다. 은닉 뉴런의 수에 따라 훈련 가능한 매개변수의 수가 증가합니다.
필요한 데이터의 양은 모델 학습 가능한 매개변수의 수에 비례합니다. 제한된 데이터의 어려움을 처리하는 한 가지 방법은 현재 데이터에 다양한 변환을 적용하여 새로운 데이터를 합성하는 것입니다.
기존 데이터에서 새로운 데이터를 합성하는 기술을 '데이터 증강'이라고 합니다. 데이터 증강은 정확한 데이터를 개발하는 데 필요한 데이터의 양과 다양한 훈련 데이터라는 두 가지 요구 사항을 모두 충족하는 데 사용할 수 있습니다. 머신 러닝 또는 딥 러닝 모델.
이 게시물에서 우리는 데이터 증강, 그 유형, 그것이 필수적인 이유 등을 자세히 살펴볼 것입니다.
그렇다면 데이터 증강이란 무엇일까요?
데이터 보강은 기존 데이터에서 새롭고 대표적인 데이터를 개발하는 프로세스입니다. 기존 데이터의 수정된 버전을 포함하거나 새 데이터를 합성하여 이를 수행할 수 있습니다.
이 방법으로 생성된 데이터 세트는 기계 학습을 향상시키거나 딥 러닝 모델 과적합의 위험을 최소화함으로써. 추가 정보로 데이터 세트를 변경하거나 "증가"하는 프로세스입니다.
이 보충 입력은 이미지에서 텍스트에 이르기까지 다양하며 기계 학습 시스템의 성능을 향상시킵니다.
개 품종을 분류하는 모델을 만들고 퍼그를 제외한 모든 품종의 사진이 많다고 가정합니다. 결과적으로 모델은 퍼그를 분류하는 데 어려움을 겪을 것입니다.
우리는 컬렉션에 추가(실제 또는 거짓) 퍼그 사진을 추가하거나 현재 퍼그 사진을 두 배로 늘릴 수 있습니다(예: 인공적으로 고유하게 만들기 위해 복제 및 왜곡).
데이터 증강은 현재 어떤 용도로 사용됩니까?
응용 프로그램 기계 학습 특히 딥 러닝 분야에서 빠르게 발전하고 다양화되고 있습니다. 인공 지능 산업이 직면한 과제는 데이터 증강 기술을 통해 극복할 수 있습니다.
데이터 증강은 훈련 데이터 세트에 새롭고 다양한 예를 추가하여 기계 학습 모델의 성능과 결과를 개선할 수 있습니다.
데이터 세트가 크고 충분하면 기계 학습 모델이 더 잘 수행되고 더 정확합니다. 기계 학습 모델의 경우 데이터 수집 및 레이블 지정에 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다.
기업은 데이터 세트를 변경하고 데이터 보강 전략을 활용하여 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
데이터 정리는 데이터 모델 개발의 단계 중 하나이며 고정밀 모델에 필수적입니다. 그러나 데이터 정리가 표현 가능성을 감소시키면 모델은 실제 세계에서 적절한 입력을 예상할 수 없습니다.
머신 러닝 모델은 실제 세계에서 모델이 접할 수 있는 편차를 생성하는 데이터 증대 접근 방식을 사용하여 강화할 수 있습니다.
데이터 증강의 유형
실제 데이터 증강
실제 데이터 증대는 데이터 세트에 정품 보조 데이터를 추가할 때 발생합니다. 여기에는 추가 속성이 있는 텍스트 파일(태깅된 사진의 경우)에서 원본 개체와 유사한 다른 개체의 이미지 또는 실제 사물의 기록에 이르기까지 다양합니다.
예를 들어 이미지 파일에 몇 가지 기능을 더 추가하면 기계 학습 모델이 항목을 더 쉽게 감지할 수 있습니다.
각 이미지에 대한 더 많은 메타데이터(예: 이름 및 설명)가 포함될 수 있으므로 AI 모델은 해당 사진에 대한 교육을 시작하기 전에 각 이미지가 나타내는 내용에 대해 더 많이 알 수 있습니다.
신선한 사진을 "고양이" 또는 "개"와 같은 미리 결정된 범주 중 하나로 분류할 때 모델은 이미지에 있는 항목을 더 잘 감지하고 결과적으로 전반적으로 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.
합성 데이터 증가
더 많은 실제 데이터를 추가하는 것 외에도 합성 데이터 또는 진짜로 보이는 인공 데이터.
이는 신경 스타일 전송과 같은 어려운 작업에 유용하지만 GAN(Generative Adversarial Networks), CNN(Convolutional Neural Networks) 또는 기타 심층 신경망 아키텍처를 사용하는 모든 설계에도 좋습니다.
예를 들어, 나가서 여러 장의 사진을 찍을 필요 없이 퍼그를 적절하게 분류하려면 개 이미지 모음에 가짜 퍼그 사진을 추가할 수 있습니다.
이러한 형태의 데이터 증강은 데이터 수집이 어렵고 비용이 많이 들거나 시간이 많이 소요되는 경우 모델 정확도를 높이는 데 특히 효과적입니다. 이 상황에서 데이터 세트를 인위적으로 확장합니다.
1000개의 개 품종 사진으로 구성된 초기 그룹에 5개의 퍼그 이미지만 포함되어 있다고 가정합니다. 실제 강아지의 실제 퍼그 사진을 추가하는 것보다 현재의 사진을 복제하고 약간 왜곡하여 여전히 퍼그처럼 보이도록 가짜 사진을 만들어 보겠습니다.
데이터 증강 기법
데이터 증강 접근 방식은 기존 데이터를 거의 수정하지 않는 것을 수반합니다. 진술을 다시 표현하는 것과 같습니다. 데이터 증강을 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
본문
- 단어 대체: 이 데이터 증대 접근 방식에는 현재 용어를 동의어로 대체하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 "이 영화는 바보야"는 "이 영화는 바보야"가 될 수 있습니다.
- 문장/단어 섞기: 이 전략은 전체적인 일관성을 유지하면서 구 또는 단어의 순서를 바꾸는 것을 포함합니다.
- 구문 트리 조작: 동일한 용어를 사용하면서 기존 문장을 문법적으로 정확하도록 변경합니다.
- 임의 삭제: 이 전략은 보기 흉한 쓰기를 생성하지만 효과적입니다. 그 결과 “이 음반은 긁혀서 사지 않겠다”라는 줄은 “이건 긁혀서 사지 않겠다”가 된다. 이 문구는 덜 명확하지만 그럴듯한 추가로 남아 있습니다.
- 역 번역: 이 접근 방식은 효과적이고 즐겁습니다. 귀하의 언어로 작성된 진술을 다른 언어로 번역한 다음 원래 언어로 다시 번역하십시오.
이미지
- 커널 필터: 이 접근 방식은 그림을 선명하게 하거나 흐리게 합니다.
- 이미지 조합: 이상하게 보일 수 있지만 사진을 혼합할 수 있습니다.
- 무작위로 지우기: 현재 사진의 작은 부분을 삭제합니다.
- 기하학적 변환: 이 접근 방식은 무엇보다도 임의로 사진 뒤집기, 회전, 자르기 또는 번역으로 구성됩니다.
- 사진 뒤집기: 이미지를 가로에서 세로 방향으로 뒤집을 수 있습니다.
- 색상 공간 변환: RGB 색상 채널을 수정하거나 현재 색상을 향상시킬 수 있습니다.
- Re-Scaling은 시각적 스케일을 조정하는 과정입니다. 확장 또는 축소 옵션이 있습니다. 안쪽으로 확대하면 이미지가 초기 크기보다 작아집니다. 사진을 바깥쪽으로 확대하면 원본보다 커집니다.
오디오
- 피치: 이 접근 방식에는 오디오 피치 변경이 포함됩니다.
- 속도 변경: 오디오 파일 또는 녹음의 속도를 변경합니다.
- 노이즈 추가: 오디오 파일에 노이즈를 추가할 수 있습니다.
적용 사례
의료 영상은 현재 데이터 증강의 두드러진 사용 사례입니다. 의료 사진 수집이 적고 규칙 및 개인 정보 보호 문제로 인해 데이터 공유가 어렵습니다.
또한 데이터 세트는 흔하지 않은 장애의 경우 훨씬 더 제한적입니다. 의료 영상 회사는 데이터 증강을 사용하여 데이터 세트를 다양화합니다.
도전
확장성, 다양한 데이터 세트 및 관련성은 효율적인 데이터 증강 기술을 개발하기 위해 해결해야 하는 문제 중 일부입니다.
확장성 측면에서 증강 데이터는 다양한 모델에서 사용할 수 있도록 확장 가능해야 합니다. 많은 양의 적절하고 가치 있고 향상된 데이터를 생성하는 데이터 증강 시스템을 설정하는 데 시간이 걸릴 수 있으므로 향후 모델에서 사용하기 위해 이것이 복제될 수 있는지 확인하고 싶을 것입니다.
이질성 측면에서 다양한 데이터 세트에는 증강 데이터를 개발할 때 고려해야 하는 고유한 기능이 있습니다. 적절하게 향상된 데이터를 개발하려면 각 데이터 세트의 속성을 활용해야 합니다.
즉, 데이터 증대는 데이터 세트와 사용 사례에 따라 다릅니다.
마지막으로, 증가된 데이터의 이점이 모든 위험을 능가한다는 것을 보장하기 위해 기계 학습 모델에서 활용하기 전에 적절한 메트릭을 사용하여 증강 데이터를 평가해야 합니다.
예를 들어, 이미지 기반 증강 데이터에 상당한 배경 잡음이나 관련 없는 항목이 있으면 모델의 성능에 해로운 영향을 미칠 수 있습니다.
결론
궁극적으로 손실 예측, 금융 사기 식별 또는 더 나은 구성을 시도하든 이미지 분류 모델에서 데이터 증강은 보다 정확하고 강력한 모델을 구축하는 중요한 방법입니다.
우수한 교육 절차를 통해 간단한 전처리 및 데이터 보강으로 팀이 최첨단 모델을 개발하는 데 도움이 될 수도 있습니다.
기업은 데이터 증강을 활용하여 훈련 데이터를 준비하는 데 소요되는 시간을 줄이고 더 정확하고 빠르게 기계 학습 모델을 생성할 수 있습니다..
데이터 세트에서 관련 데이터의 양을 확장함으로써 데이터 증대는 이미 많은 데이터가 있는 기계 학습 모델에도 도움이 될 수 있습니다.
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