Una delle sfide più comuni per le aziende che cercano di implementare soluzioni di machine learning è l’insufficienza di dati. Spesso è costoso e dispendioso in termini di tempo per raccoglierlo. Allo stesso tempo, le prestazioni dei modelli di machine learning e deep learning dipendono fortemente dalla qualità, quantità e pertinenza dei dati di addestramento.
È qui che entra in gioco l’aumento dei dati.
L’aumento dei dati può essere definito come un insieme di tecniche che aumentano artificialmente la quantità di dati. Queste tecniche generano nuovi punti dati dai dati esistenti e possono includere piccole modifiche ai dati o l’utilizzo di modelli di deep learning per generare nuovi dati.
Importanza dell’aumento dei dati
Le tecniche di aumento dei dati sono diventate sempre più popolari negli ultimi anni. Ci sono alcune ragioni per questo. Per prima cosa, migliora le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico e porta a set di dati più diversificati.
Molte applicazioni di deep learning come il rilevamento di oggetti, la classificazione delle immagini, il riconoscimento delle immagini, la comprensione del linguaggio naturale e la segmentazione semantica si basano su metodi di aumento dei dati. Le prestazioni e i risultati dei modelli di deep learning vengono migliorati generando set di dati di addestramento nuovi e diversificati.
L’aumento dei dati riduce anche i costi operativi legati alla raccolta dei dati. Ad esempio, l’etichettatura e la raccolta dei dati possono richiedere molto tempo e denaro per le aziende, quindi si affidano alla trasformazione dei set di dati attraverso tecniche di aumento dei dati per ridurre i costi.
Uno dei passaggi principali della preparazione di un modello di dati è la pulizia dei dati, che porta a modelli ad alta precisione. Questo processo di pulizia può ridurre la rappresentabilità dei dati, rendendo il modello incapace di fornire buone previsioni. Le tecniche di aumento dei dati possono essere utilizzate per aiutare i modelli di apprendimento automatico a essere più robusti creando variazioni che il modello potrebbe incontrare nel mondo reale.
Come funziona l’aumento dei dati?
L’aumento dei dati viene spesso utilizzato per la classificazione e la segmentazione delle immagini. È comune apportare modifiche ai dati visivi e le reti generative avversarie (GAN) vengono utilizzate per creare dati sintetici . Alcune delle classiche attività di elaborazione delle immagini per l’aumento dei dati includono riempimento, rotazione casuale, capovolgimento verticale e orizzontale, ridimensionamento, traduzione, ritaglio, zoom, modifica del contrasto e altro ancora.
Esistono alcuni modelli avanzati per l’aumento dei dati:
Generative Adversarial Networks (GAN): i GAN aiutano ad apprendere modelli dai set di dati di input e creano automaticamente nuovi esempi per i dati di addestramento.
Trasferimento di stile neurale: questi modelli combinano l’immagine del contenuto e l’immagine dello stile, oltre a separare lo stile dal contenuto.
Apprendimento per rinforzo : questi modelli addestrano gli agenti a raggiungere obiettivi e prendere decisioni in un ambiente virtuale.
Un’altra importante applicazione per l’aumento dei dati è l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Poiché il linguaggio è così complesso, può essere estremamente difficile aumentare i dati di testo.
Esistono alcuni metodi principali per l’aumento dei dati NLP, comprese le operazioni EDA (easy data augmentation) come la sostituzione dei sinonimi, l’inserimento di parole e lo scambio di parole. Un altro metodo comune è la retrotraduzione, che comporta la ritraduzione del testo dalla lingua di destinazione alla lingua originale.
Vantaggi e limiti dell’aumento dei dati
È importante notare che ci sono sia vantaggi che limitazioni nell’aumento dei dati.
Quando si tratta di vantaggi, l’aumento dei dati può migliorare l’accuratezza della previsione del modello aggiungendo più dati di addestramento, prevenendo la scarsità di dati, riducendo l’overfitting dei dati, aumentando la generalizzazione e risolvendo i problemi di squilibrio delle classi nella classificazione.
Il potenziamento dei dati riduce anche i costi associati alla raccolta e all’etichettatura dei dati, consente la previsione di eventi rari e rafforza la privacy dei dati.
Allo stesso tempo, i limiti dell’aumento dei dati includono un costo elevato per la garanzia della qualità dei set di dati aumentati. Implica anche un’intensa attività di ricerca e sviluppo per creare dati sintetici con applicazioni avanzate.
Se utilizzi tecniche di aumento dei dati come i GAN, la verifica può rivelarsi difficile. È anche difficile affrontare il pregiudizio intrinseco dei dati originali se persiste nei dati aumentati.
Casi d’uso di aumento dei dati
L’aumento dei dati è uno dei metodi più diffusi per aumentare artificialmente la quantità di dati per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale ed è utilizzato in un’ampia gamma di domini e settori.
Due dei settori più importanti che sfruttano il potere dell’aumento dei dati sono i veicoli autonomi e l’assistenza sanitaria:
Veicoli autonomi: l’aumento dei dati è importante per lo sviluppo di veicoli autonomi. Gli ambienti di simulazione costruiti con meccanismi di apprendimento per rinforzo aiutano ad addestrare e testare i sistemi di intelligenza artificiale con scarsità di dati. L’ambiente di simulazione può essere modellato sulla base di requisiti specifici per generare esempi reali.
Sanità: anche il settore sanitario utilizza l’aumento dei dati. Spesso, i dati di un paziente non possono essere utilizzati per addestrare un modello, il che significa che molti dati vengono filtrati dall’addestramento. In altri casi, non ci sono dati sufficienti su una malattia specifica, quindi i dati possono essere aumentati con varianti di quella esistente.
Come aumentare i dati
Se stai cercando di aumentare i dati, dovresti iniziare identificando le lacune nei tuoi dati. Ciò potrebbe comportare la ricerca di informazioni demografiche mancanti, ad esempio. Tutte le attività dovrebbero anche supportare la missione della tua azienda, quindi è importante dare la priorità alle lacune in base a come le informazioni farebbero avanzare la missione.
Il passaggio successivo consiste nell’identificare dove otterrai i dati mancanti, ad esempio tramite un set di dati di terze parti. Quando si valutano i dati, è necessario esaminare il costo, la completezza e il livello di complessità e impegno necessari per l’integrazione.
L’aumento dei dati può richiedere tempo, quindi è importante pianificare il tempo e le risorse. Molte origini dati di terze parti richiedono investimenti. È inoltre fondamentale pianificare la modalità di raccolta e acquisizione dei dati e valutare il ROI dei dati.
L’ultimo passaggio è determinare dove verranno archiviati i dati, il che potrebbe comportare l’aggiunta a un campo nel tuo AMS o in qualche altro sistema.
Naturalmente, questo è solo uno schema di base per il processo di aumento dei dati. Il processo effettivo includerà molto di più, motivo per cui è fondamentale disporre di un team ben attrezzato di data scientist e altri esperti. Tuttavia, pianificando ed eseguendo un processo di aumento dei dati, puoi assicurarti che la tua organizzazione disponga dei migliori dati possibili per previsioni accurate.
Alex McFarland da unite.ai
