Hầu hết các mô hình học máy và học sâu chủ yếu dựa vào số lượng và sự đa dạng của dữ liệu để hoạt động tốt. Khối lượng và sự đa dạng của dữ liệu được cung cấp trong quá trình đào tạo có tác động đáng kể đến độ chính xác dự đoán của các mô hình này.
Các mô hình học sâu đã được dạy để thực hiện hiệu quả các nhiệm vụ phức tạp thường bao gồm các tế bào thần kinh ẩn. Số lượng các tham số có thể huấn luyện tăng lên theo số lượng tế bào thần kinh ẩn.
Số lượng dữ liệu cần thiết tỷ lệ thuận với số lượng các tham số có thể học được của mô hình. Một phương pháp để giải quyết khó khăn của dữ liệu hạn chế là áp dụng nhiều phép biến đổi cho dữ liệu hiện tại để tổng hợp dữ liệu mới.
Kỹ thuật tổng hợp dữ liệu mới từ dữ liệu hiện có được gọi là 'Tăng cường dữ liệu.' Tăng cường dữ liệu có thể được sử dụng để đáp ứng cả hai yêu cầu: khối lượng dữ liệu và sự đa dạng của dữ liệu đào tạo cần thiết để phát triển chính xác mô hình học máy hoặc học sâu.
Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét kỹ lưỡng việc tăng dữ liệu, các loại của nó, tại sao nó lại cần thiết và hơn thế nữa.
Vậy, Tăng cường dữ liệu là gì?
Tăng cường dữ liệu là quá trình phát triển dữ liệu mới và đại diện từ dữ liệu hiện có. Bạn có thể thực hiện điều này bằng cách bao gồm các phiên bản đã sửa đổi của dữ liệu hiện có hoặc tổng hợp dữ liệu mới.
Các bộ dữ liệu được tạo ra bằng phương pháp này sẽ cải thiện khả năng học máy của bạn hoặc mô hình học sâu bằng cách giảm thiểu nguy cơ trang bị thừa. Đó là quá trình thay đổi hoặc “tăng cường” một tập dữ liệu với thông tin bổ sung.
Đầu vào bổ sung này có thể bao gồm từ hình ảnh đến văn bản và nó tăng cường hiệu suất của hệ thống học máy.
Giả sử chúng ta muốn xây dựng một mô hình để phân loại các giống chó và chúng ta có một số lượng lớn các bức ảnh về tất cả các giống ngoại trừ chó con. Kết quả là, mô hình sẽ gặp khó khăn trong việc phân loại các con chó con.
Chúng tôi có thể thêm ảnh pug bổ sung (thực tế hoặc sai) vào bộ sưu tập hoặc chúng tôi có thể nhân đôi các bức ảnh pug hiện tại của mình (ví dụ: bằng cách sao chép và bóp méo chúng để làm cho chúng trở nên độc đáo một cách giả tạo).
Tăng dữ liệu phục vụ cho mục đích gì trong hiện tại?
Ứng dụng cho học máy đang phát triển nhanh chóng và đa dạng, đặc biệt là trong lĩnh vực học sâu. Những thách thức mà ngành trí tuệ nhân tạo phải đối mặt có thể được khắc phục thông qua các kỹ thuật tăng dữ liệu.
Tăng cường dữ liệu có thể cải thiện hiệu suất và kết quả của các mô hình học máy bằng cách thêm các ví dụ mới và đa dạng vào tập dữ liệu đào tạo.
Khi tập dữ liệu đủ lớn và đủ, mô hình học máy hoạt động tốt hơn và chính xác hơn. Đối với các mô hình học máy, việc thu thập dữ liệu và ghi nhãn có thể tốn nhiều thời gian và tốn kém.
Các công ty có thể giảm chi phí hoạt động của họ bằng cách thay đổi bộ dữ liệu và sử dụng các chiến lược tăng cường dữ liệu.
Làm sạch dữ liệu là một trong những giai đoạn trong quá trình phát triển mô hình dữ liệu và nó là điều cần thiết đối với các mô hình có độ chính xác cao. Tuy nhiên, mô hình sẽ không thể dự đoán đầu vào phù hợp từ thế giới thực nếu việc làm sạch dữ liệu làm giảm khả năng đại diện.
Mô hình học máy có thể được củng cố bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận nâng cao dữ liệu, tạo ra các phương sai mà mô hình có thể gặp phải trong thế giới thực.
Các loại tăng cường dữ liệu
Tăng dữ liệu thực
Tăng dữ liệu thực xảy ra khi bạn thêm dữ liệu chính hãng, bổ sung vào tập dữ liệu. Điều này có thể bao gồm từ các tệp văn bản có các thuộc tính bổ sung (đối với ảnh được gắn thẻ) đến hình ảnh của các đối tượng khác có thể so sánh với đối tượng ban đầu hoặc thậm chí là các bản ghi của đối tượng thực tế.
Ví dụ: bằng cách thêm một vài tính năng khác vào tệp hình ảnh, mô hình học máy có thể phát hiện mục dễ dàng hơn.
Nhiều siêu dữ liệu hơn về mỗi hình ảnh (ví dụ: tên và mô tả của hình ảnh) có thể được đưa vào để mô hình AI của chúng tôi biết thêm về những gì mỗi hình ảnh đại diện trước khi bắt đầu đào tạo trên những bức ảnh đó.
Khi đến lúc phân loại ảnh mới vào một trong các danh mục định trước của chúng tôi, chẳng hạn như “mèo” hoặc “chó”, người mẫu có thể phát hiện các mục có trong ảnh tốt hơn và kết quả là hoạt động tổng thể tốt hơn.
Dữ liệu tổng hợp Mở rộng
Ngoài việc thêm nhiều dữ liệu thực hơn, bạn cũng có thể đóng góp dữ liệu tổng hợp hoặc dữ liệu nhân tạo có vẻ xác thực.
Điều này có lợi cho các tác vụ khó như truyền kiểu thần kinh, nhưng nó cũng tốt cho bất kỳ thiết kế nào, cho dù bạn đang sử dụng GAN (Mạng đối thủ chung), CNN (Mạng thần kinh chuyển đổi) hoặc các kiến trúc mạng thần kinh sâu khác.
Ví dụ: nếu chúng ta muốn phân loại chó con một cách chính xác mà không cần phải đi ra ngoài và chụp một số bức ảnh, chúng ta có thể thêm một số bức ảnh pug giả vào bộ sưu tập ảnh chó.
Hình thức tăng dữ liệu này đặc biệt hiệu quả để nâng cao độ chính xác của mô hình khi việc thu thập dữ liệu khó khăn, tốn kém hoặc tốn nhiều thời gian. Trong tình huống này, chúng tôi đang mở rộng tập dữ liệu một cách giả tạo.
Giả sử rằng nhóm 1000 bức ảnh giống chó ban đầu của chúng tôi chỉ chứa 5 bức ảnh pug. Thay vì thêm các bức ảnh pug thực tế bổ sung từ những con chó thật, hãy tạo một bức ảnh giả bằng cách sao chép một trong những bức ảnh hiện tại và bóp méo một chút để nó vẫn có vẻ giống một con chó pug.
Kỹ thuật tăng cường dữ liệu
Các phương pháp tiếp cận nâng cao dữ liệu đòi hỏi phải thực hiện một số sửa đổi nhỏ đối với dữ liệu hiện có. Nó cũng giống như diễn đạt lại một tuyên bố. Chúng ta có thể chia tăng dữ liệu thành ba loại:
bản văn
- Thay thế từ: Cách tiếp cận tăng dữ liệu này bao gồm việc thay thế các thuật ngữ hiện tại bằng các từ đồng nghĩa. Ví dụ, “Bộ phim này thật ngu ngốc” có thể trở thành “Bộ phim này thật ngu ngốc”.
- Xáo trộn Câu / Từ: Chiến lược này liên quan đến việc chuyển đổi chuỗi các cụm từ hoặc từ trong khi vẫn duy trì sự mạch lạc tổng thể.
- Thao tác cây cú pháp: Bạn thay đổi một câu hiện có để chính xác về mặt ngữ pháp trong khi sử dụng các thuật ngữ tương tự.
- Xóa ngẫu nhiên: Mặc dù chiến lược này tạo ra chữ viết xấu xí, nhưng nó có hiệu quả. Do đó, dòng “Tôi sẽ không mua đĩa hát này vì nó bị xước” trở thành “Tôi sẽ không mua đĩa hát này vì nó bị xước”. Cụm từ này ít rõ ràng hơn, nhưng nó vẫn là một bổ sung hợp lý.
- Dịch ngược: Cách tiếp cận này vừa hiệu quả vừa thú vị. Lấy một tuyên bố được viết bằng ngôn ngữ của bạn, dịch nó sang một ngôn ngữ khác, sau đó dịch lại nó về ngôn ngữ gốc của bạn.
Hình ảnh
- Kernel Filters: Cách tiếp cận này làm sắc nét hoặc làm mờ hình ảnh.
- Kết hợp hình ảnh: Mặc dù nó có vẻ kỳ lạ, nhưng bạn có thể kết hợp các bức ảnh.
- Xóa ngẫu nhiên: Xóa một phần nhỏ của ảnh hiện tại.
- Biến đổi hình học: Cách tiếp cận này bao gồm, trong số những thứ khác, tùy ý lật, xoay, cắt hoặc dịch hình ảnh.
- Lật ảnh: Bạn có thể lật ảnh từ hướng ngang sang hướng dọc.
- Chuyển đổi không gian màu: Bạn có thể sửa đổi các kênh màu RGB hoặc tăng cường bất kỳ màu nào hiện tại.
- Re-Scaling là quá trình điều chỉnh tỷ lệ hình ảnh. Bạn có tùy chọn mở rộng quy mô trong hoặc ngoài. Khi bạn mở rộng quy mô vào trong, hình ảnh sẽ nhỏ hơn kích thước ban đầu. Hình ảnh sẽ lớn hơn bản gốc nếu bạn thu nhỏ nó ra bên ngoài.
Bài nghe
- Cao độ: Cách tiếp cận này liên quan đến việc thay đổi cao độ âm thanh.
- Thay đổi tốc độ: Thay đổi tốc độ của tệp âm thanh hoặc bản ghi.
- Nhiều tiếng ồn hơn: Bạn có thể thêm nhiều tiếng ồn hơn vào tệp âm thanh.
Trường hợp sử dụng
Hình ảnh y tế là một trường hợp sử dụng nổi bật để tăng dữ liệu ngay bây giờ. Các bộ sưu tập hình ảnh y tế có quy mô nhỏ và việc chia sẻ dữ liệu rất khó khăn do các quy định và mối quan tâm về quyền riêng tư.
Hơn nữa, các bộ dữ liệu bị hạn chế hơn nhiều trong trường hợp các rối loạn không phổ biến. Các công ty hình ảnh y tế sử dụng tăng cường dữ liệu để đa dạng hóa tập dữ liệu của họ.
Những thách thức
Khả năng mở rộng, bộ dữ liệu đa dạng và mức độ liên quan là một số vấn đề cần được giải quyết để phát triển các kỹ thuật tăng dữ liệu hiệu quả.
Về khả năng mở rộng, dữ liệu tăng cường phải có khả năng mở rộng để nhiều mô hình khác nhau có thể sử dụng nó. Bạn sẽ muốn đảm bảo rằng dữ liệu này có thể được sao chép để sử dụng trong các mô hình trong tương lai vì việc thiết lập hệ thống tăng dữ liệu tạo ra một lượng lớn dữ liệu thích hợp, có giá trị, có thể mất một khoảng thời gian.
Về tính không đồng nhất, các bộ dữ liệu khác nhau có các đặc điểm riêng biệt phải được xem xét trong khi phát triển dữ liệu tăng cường. Để phát triển dữ liệu nâng cao thích hợp, các thuộc tính của mỗi tập dữ liệu phải được sử dụng.
Nói cách khác, việc tăng dữ liệu sẽ khác nhau giữa các bộ dữ liệu và các trường hợp sử dụng.
Cuối cùng, để đảm bảo rằng những lợi thế của dữ liệu gia tăng vượt qua bất kỳ mối nguy hiểm nào, dữ liệu tăng cường phải được đánh giá bằng cách sử dụng các số liệu phù hợp trước khi được sử dụng bởi các mô hình học máy.
Ví dụ: sự hiện diện của nhiễu nền đáng kể hoặc các mục không liên quan trong dữ liệu tăng cường dựa trên hình ảnh có thể có tác động bất lợi đến hiệu suất của mô hình.
Kết luận
Cuối cùng, cho dù bạn đang cố gắng dự báo tổn thất, xác định gian lận tài chính hay xây dựng tốt hơn phân loại hình ảnh mô hình, tăng cường dữ liệu là một cách quan trọng để xây dựng các mô hình chính xác hơn, mạnh mẽ hơn.
Thông qua quy trình đào tạo ưu việt, quá trình tiền xử lý đơn giản và tăng cường dữ liệu thậm chí có thể hỗ trợ các nhóm phát triển các mô hình tiên tiến.
Các doanh nghiệp có thể sử dụng tăng cường dữ liệu để giảm lượng thời gian dành cho việc chuẩn bị dữ liệu đào tạo và tạo ra các mô hình học máy chính xác hơn và nhanh hơn.
Bằng cách mở rộng số lượng dữ liệu thích hợp trong tập dữ liệu, việc tăng dữ liệu cũng có thể mang lại lợi ích cho các mô hình học máy đã có nhiều dữ liệu.
Bình luận