Tăng cường dữ liệu là gì (ML)? Vì sao nên tăng cường dữ liệu?
Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong phát triển và tối ưu hóa chiến lược kinh doanh nên cần tăng cường dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả. Vậy, tăng cường dữ liệu là gì? Hãy cùng Bizfly Cloud tìm hiểu trong bài viết dưới đây.
Tăng cường dữ liệu là gì?
Tăng cường dữ liệu là quá trình tạo dữ liệu mới từ dữ liệu hiện có, nhằm để đào tạo các mô hình học máy (ML) mới. Các mô hình ML yêu cầu các bộ dữ liệu lớn và đa dạng để đào tạo ban đầu, tuy nhiên, việc có được các bộ dữ liệu trong thế giới thực đủ khác nhau có thể khó khăn do các kho dữ liệu, các hạn chế và các ràng buộc khác. Việc tăng cường dữ liệu sẽ mở rộng tập dữ liệu giả bằng cách thực hiện các sửa đổi nhỏ đối với dữ liệu gốc. Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) sáng tạo đang ngày càng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau để bổ sung dữ liệu chất lượng cao một cách nhanh chóng.
Tăng cường dữ liệu là quá trình tạo dữ liệu mới từ dữ liệu hiện có
Lợi ích của tăng cường dữ liệu
Cải thiện hiệu suất mô hình
Các phương pháp tăng cường dữ liệu nâng cao bộ dữ liệu bằng cách tạo ra một số phiên bản của dữ liệu hiện có. Điều này cung cấp một tập dữ liệu lớn hơn để đào tạo và cho phép mô hình gặp phải nhiều đặc điểm hơn. Dữ liệu phong phú cho phép mô hình khái quát hóa tốt hơn các biến chưa biết trước đó và cải thiện hiệu suất tổng thể của nó trong bối cảnh thế giới thực.
Giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu
Việc thu thập và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ khai thác có thể tốn kém và tốn thời gian. Các phương pháp tăng cường dữ liệu cải thiện tính hữu ích của các tập dữ liệu nhỏ hơn, giảm đáng kể sự phụ thuộc vào các tập dữ liệu khổng lồ trong bối cảnh đào tạo. Các tệp dữ liệu nhỏ hơn sẽ bổ sung thêm các điểm dữ liệu tổng hợp vào tệp dữ liệu đó.
Giảm thiểu việc quá khớp dữ liệu trong đào tạo
Khi triển khai các mô hình học máy, việc tăng cường dữ liệu có thể giúp ngăn chặn tình trạng trang bị quá khớp. Trang bị quá mức là hành vi ML không mong muốn, trong đó một mô hình có thể dự đoán dữ liệu đào tạo một cách hiệu quả nhưng lại gặp khó khăn với dữ liệu mới. Nếu một mô hình chỉ được đào tạo trên một tập dữ liệu nhỏ, chúng có thể sẽ đưa ra các dự đoán chỉ liên quan đến loại dữ liệu đó.
Để so sánh, việc tăng cường dữ liệu tạo ra một tập dữ liệu lớn hơn và đầy đủ hơn đáng kể để đào tạo mô hình. Nó giúp các tập đào tạo trông khác biệt với các mạng lưới thần kinh sâu, ngăn chúng học cách xử lý một số tính năng nhất định.
Cải thiện quyền riêng tư dữ liệu
Nếu cần đào tạo mô hình học sâu về dữ liệu nhạy cảm, hãy sử dụng các kỹ thuật tăng cường để tạo dữ liệu tổng hợp từ dữ liệu hiện tại. Dữ liệu nâng cao này bảo toàn các tính năng và trọng số thống kê của dữ liệu đầu vào đồng thời bảo vệ và hạn chế quyền truy cập vào dữ liệu gốc.
Những trường hợp nên sử dụng tăng cường dữ liệu
Chăm sóc sức khỏe
Tăng cường dữ liệu là một công cụ mang lại nhiều lợi ích trong ngành chăm sóc sức khỏe và y tế vì nó cải thiện các mô hình chẩn đoán và xác định bệnh bằng cách sử dụng hình ảnh. Việc phát triển một hình ảnh nâng cao sẽ cung cấp thêm dữ liệu cho các mô hình, đặc biệt đối với các bệnh hiếm gặp và ít dữ liệu nguồn. Việc tạo và sử dụng dữ liệu bệnh nhân tổng hợp giúp tăng cường nghiên cứu y tế đồng thời tuân thủ tất cả các nguyên tắc bảo mật dữ liệu.
Tài chính
Tăng cường dữ liệu tổng hợp các phiên bản gian lận, xác định gian lận tài chính hiệu quả hơn trong hoàn cảnh thực tế. Nhóm dữ liệu đào tạo lớn hơn sẽ hỗ trợ trong các tình huống đánh giá rủi ro, tăng cường khả năng của các mô hình học sâu để đánh giá rủi ro và dự báo xu hướng trong tương lai một cách hiệu quả.
Chế tạo, sản xuất
Ngành sản xuất sử dụng mô hình ML để phát hiện các sai sót về hình ảnh của hàng hóa. Bằng cách kết hợp dữ liệu trong thế giới thực với ảnh nâng cao, ảnh mẫu có thể nâng cao khả năng nhận dạng hình ảnh của mình và xác định bất kỳ sai sót nào. Phương pháp này cũng làm giảm nguy cơ giao dự án bị hư hỏng hoặc bị lỗi cho nhà sản xuất và dây chuyền sản xuất.
Bán lẻ
Các nhà bán lẻ sử dụng các mô hình trực quan để phân loại các mặt hàng dựa trên hình ảnh của chúng. Tăng cường dữ liệu có thể cung cấp các biến thể dữ liệu tổng hợp của ảnh sản phẩm, dẫn đến tập đào tạo đa dạng hơn về điều kiện ánh sáng, phông nền hình ảnh và phối cảnh sản phẩm.
Tăng cường dữ liệu hoạt động như thế nào?
Data augmentation hoạt động bằng cách áp dụng các phép biến đổi ngẫu nhiên lên dữ liệu huấn luyện để tạo ra sự đa dạng và phong phú hơn. Điều này giúp mô hình học máy học được nhiều biến thể của dữ liệu hơn, từ đó cải thiện khả năng tổng quát hóa và hiệu suất của mô hình.
Các phép biến đổi thông thường trong data augmentation bao gồm phép xoay, phóng to, thu nhỏ, lật ngang, cắt tỉa và thay đổi độ sáng. Các phép biến đổi này giúp tạo ra các phiên bản mới của dữ liệu mà vẫn giữ được tính chất và đặc điểm chung của dữ liệu gốc.
Data augmentation hoạt động bằng cách áp dụng các phép biến đổi ngẫu nhiên lên dữ liệu huấn luyện để tạo ra sự đa dạng
Data augmentation đóng vai trò quan trọng trong việc giảm overfitting, tăng cường khả năng tổng quát hóa và cải thiện hiệu suất của mô hình học máy. Nó cũng giúp giảm thiểu vấn đề thiếu dữ liệu trong quá trình huấn luyện mô hình.
Tuy nhiên, việc áp dụng data augmentation cần phải cân nhắc để tránh tạo ra các phiên bản dữ liệu quá giống nhau, dẫn đến việc mô hình học máy không học được sự đa dạng của dữ liệu thực tế.
Các loại kỹ thuật tăng cường dữ liệu
Computer vision
Tăng cường dữ liệu là một kỹ thuật thiết yếu trong các tác vụ thị giác máy tính giúp tạo ra các biểu diễn dữ liệu đa dạng và giải quyết sự mất cân bằng lớp trong tập dữ liệu huấn luyện. Nó có thể được sử dụng thông qua tăng cường vị trí, bao gồm cắt xén, lật hoặc xoay hình ảnh đầu vào để tạo hình ảnh mới. Một phương pháp khác là tăng cường màu sắc, điều chỉnh độ sáng, độ tương phản và độ bão hòa của hình ảnh huấn luyện để tạo ra hình ảnh tăng cường với các màu sắc và cân bằng ánh sáng khác nhau.
Tăng cường dữ liệu âm thanh
Các tệp âm thanh, chẳng hạn như bản ghi âm giọng nói, là một cách điển hình để tăng cường dữ liệu. Các biến đổi âm thanh có thể bao gồm việc đưa nhiễu ngẫu nhiên hoặc nhiễu Gauss vào một số âm thanh, các phần chuyển tiếp nhanh, thay đổi tốc độ của các phần ở tốc độ xác định trước hoặc điều chỉnh cao độ.
Tăng cường dữ liệu văn bản
Tăng cường văn bản là một phương pháp tăng cường dữ liệu quan trọng cho NLP và các lĩnh vực ML liên quan đến văn bản khác. Chuyển đổi dữ liệu văn bản bao gồm sắp xếp lại câu, sửa đổi vị trí từ, thay thế các từ bằng những từ gần tương đương, chèn các từ ngẫu nhiên và loại bỏ các từ ngẫu nhiên.
Neural style transfer
Neural style transfer là một phương pháp tăng cường dữ liệu tiên tiến hơn để chia hình ảnh thành các phần nhỏ hơn. Nó sử dụng một chuỗi các lớp tích chập để phân biệt phong cách và bối cảnh của hình ảnh, dẫn đến việc tạo ra một số hình ảnh từ một hình ảnh duy nhất.
Đào tạo đối nghịch
Những thay đổi ở cấp độ pixel rất khó để mô hình ML xử lý. Một số ví dụ kết hợp lớp nhiễu vô hình trên hình ảnh để đánh giá khả năng của mô hình trong việc cảm nhận hình ảnh bên dưới. Kỹ thuật này là một phương pháp tăng cường dữ liệu phòng ngừa, tập trung vào khả năng truy cập không mong muốn trong thế giới thực.
Hy vọng qua bài viết trên, Bizfly Cloud đã giúp bạn đọc hiểu được thế nào là tăng cường dữ liệu và vì sao nên tăng cường dữ liệu.
