Аугментация данных — это метод, используемый для искусственного создания и увеличения размера и разнообразия обучающих наборов данных. Он включает в себя изменение существующих данных для создания новых, сохраняющих исходную информацию и вводящих новые реалистичные вариации.

Выполнение аугментации данных полезно для систем ИИ по нескольким причинам:

Увеличение разнообразия данных:

  • Преобразуя данные и вводя варианты, модели искусственного интеллекта лучше обобщают, когда сталкиваются с новыми невидимыми данными.
  • Это приводит к лучшему охвату широкого спектра сценариев за счет улучшения способности модели ИИ обрабатывать различные типы входных данных.
  • Это помогает предотвратить переоснащение, которое происходит, когда модель ИИ становится слишком специализированной для захвата вариаций, присутствующих в наборе данных, что не позволяет хорошо обобщать при столкновении с новыми, невидимыми данными.

Надежность:

  • Расширение данных делает модель ИИ более надежной при наличии шума, вариаций и выбросов во входных данных.

Преодоление нехватки данных:

  • Для многих приложений искусственного интеллекта получение большого помеченного обучающего набора данных может занять много времени, дорого и неосуществимо.
  • Благодаря расширению данных мы можем создавать обучающие данные из существующих данных, увеличивая объем, доступный для обучения, без дополнительной ручной маркировки.

Используя методы увеличения данных, модели ИИ демонстрируют улучшенную производительность при решении таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и обработка естественного языка.

В зависимости от типа данных и желаемых вариаций мы выбираем тип применяемого метода увеличения данных. Ниже приведены некоторые регулярно используемые методы:

Увеличение данных изображения:

  • Вращение. Поворот изображения на определенный градус.
  • Перевод: перемещение изображения по горизонтали или вертикали.
  • Масштаб. Изменение размера изображения до разных размеров.
  • Отразить. Переворот изображения по горизонтали или вертикали.
  • Обрезка. Уменьшение краев изображения для извлечения небольшой части исходного изображения.
  • Разрез изображения.Разрезание исходного изображения определенным образом.
  • Масштаб. Увеличение или уменьшение изображения.
  • Дрожание цвета. Отрегулируйте яркость, контрастность, насыщенность или оттенок.
  • Гауссовский шум:добавление к изображению случайного гауссовского шума.

Увеличение текстовых данных:

  • Замена синонимов: замена слов их синонимами.
  • Случайная вставка: добавление слов в случайных позициях.
  • Случайное удаление. Случайное удаление слов из предложения.
  • Случайная замена: замена любых двух слов в предложении.
  • Маска текста.Замена определенных слов или символов токеном маски.

Увеличение аудиоданных:

  • Pitch Shift: изменение высоты звука.
  • Time Stretch:ускорение или замедление звука.
  • Фоновый шум.Добавление фонового шума к звуку.
  • Шкала амплитуды.Регулировка громкости звука.
  • Time Shift:сдвиг звука во времени.
  • Частотная маска:применение частотной маскировки к звуковой спектрограмме.
  • Маска времени.Применение маски времени к спектрограмме звука.

Увеличение видеоданных:

  • Образец кадра. Выберите случайный набор кадров из видео.
  • Переворот кадра. Переворот фрагментов видео по горизонтали или вертикали.
  • Дрожание цвета. Настройка цвета и яркости кадров.
  • Пространственное кадрирование и изменение размера. Извлечение небольшой части видео и изменение его размера.
  • Возмущение скорости. Ускорение или замедление воспроизведения видео.

В заключение, дополнение данных — это мощный метод, который повышает производительность и обобщение моделей искусственного интеллекта за счет внесения изменений в данные, которые имитируют сценарии реального мира.

Он играет решающую роль в преодолении ограничений ограниченных данных и снижает риск переобучения, что позволяет делать более точные и надежные прогнозы в различных областях и приложениях.