Para obtener modelos de alto rendimiento para sus desarrollos de IA / Machine Learning / Deep Learning, la calidad y la cantidad de los datos disponibles son factores determinantes. Sin embargo, en determinadas situaciones, el acceso a los conjuntos de datos puede ser limitado. Es probable que esto dificulte el proceso de entrenamiento de los algoritmos y comprometa el rendimiento de cada modelo de Deep Learning.
El aumento de datos se inventó para resolver este problema. Este enfoque tiene dos ventajas principales. En primer lugar, aumenta el tamaño del conjunto de datos. En segundo lugar, ayuda a diversificar su composición, mejorando así la capacidad del modelo para generalizar y responder a una variedad de casos de uso. El objetivo de este artículo es ofrecer explicaciones e instrucciones detalladas sobre cómo aplicar las técnicas de aumento de datos.
¿Cómo funciona el aumento de datos?
El proceso de creación de estos datos aumentados suele constar de varias etapas:
1. Selección de datos
En primer lugar, hay que seleccionar el conjunto de datos sobre el que se aplicarán los mecanismos de aumento de datos.
2. Definición de las transformaciones
3. Aplicación de transformaciones
4. Integración con el conjunto de datos
A continuación, los nuevos datos generados se integran en el conjunto de datos existente para aumentar su tamaño y diversidad. Por lo general, el aumento de datos sólo se aplica al conjunto de entrenamiento, para evitar un ajuste excesivo del modelo a los datos de entrenamiento.
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¿A qué formatos de datos afecta este método?
El aumento de datos puede aplicarse en diversos campos y a una amplia gama de formatos de datos, entre ellos :
Imágenes
En el campo de la Computer Vision, un conjunto de datos en forma de foto puede beneficiarse de las técnicas de aumento de datos. Entre ellas se incluyen :
- imágenes médicas para detectar enfermedades;
- imágenes de satélite para cartografía ;
- imágenes de vehículos para el reconocimiento de señales de tráfico.
Audio
El aumento de datos también se utiliza en aplicaciones como el reconocimiento de voz o la detección de eventos sonoros. Puede utilizarse para generar variaciones de frecuencia, intensidad o entorno sonoro.
El texto
Series temporales
Los datos secuenciales, como las series temporales financieras o meteorológicas, también pueden beneficiarse del Aumento de Datos. Al aumentar estos datos, es posible producir variaciones en tendencias, temporadas o patrones de variación. Esto puede ayudar a cualquier modelo de Machine Learning / Deep Learning a captar mejor la complejidad de los datos reales.
¿Qué transformaciones son posibles?
El aumento de datos ofrece una amplia gama de transformaciones en función del tipo de conjunto de datos y de los requisitos de la tarea.
Para imágenes
Para crear nuevas variaciones, se pueden aplicar las siguientes transformaciones a las imágenes:
- rotación ;
- replanteamiento ;
- cambio de luminosidad ;
- zoom.
Para el texto
Para el texto, he aquí las técnicas que pueden utilizarse para generar ejemplos adicionales:
- parafraseando ;
- sustituir palabras ;
- añadir o suprimir palabras.
Para archivos de audio
En el reconocimiento del habla, las siguientes transformaciones pueden simular diferentes condiciones acústicas:
- Cambio de marchas ;
- Variación tonal ;
- la adición de ruido.
Por último, para tabular
En los datos tabulares, las opciones de transformación más comunes son :
- perturbación de los valores numéricos ;
- lOne-Hot para variables categóricas;
- la generación de datos sintéticos por interpolación o extrapolación.
Es importante saber elegir las transformaciones adecuadas para preservar la relevancia y el significado de los datos. Una aplicación inadecuada puede comprometer la calidad de los datos y dar lugar a un rendimiento deficiente del modelo de Machine Learning o Deep Learning.
Poniéndolo en perspectiva: la historia de las redes neuronales y el aumento de datos
La historia de las redes neuronales se remonta a los inicios de la inteligencia artificial, con intentos de modelar el cerebro humano. Los primeros experimentos estaban limitados por la potencia de cálculo disponible. Gracias a los avances tecnológicos de la última década, sobre todo en Deep Learning, las redes neuronales han experimentado un renacimiento.
Los métodos actuales de preparación de datos, y en particular el Aumento de Datos, se han convertido en la piedra angular de este renacimiento, imitando la neuroplasticidad enriqueciendo los conjuntos de datos de entrenamiento con variaciones controladas. Esta relación entre la historia de las redes neuronales y el aumento de datos refleja la evolución del aprendizaje automático.
Permite a las redes modernas aprender de conjuntos de datos más amplios y diversos. Al integrar la historia de la red neuronal con el método actual de aumento de datos, resulta más fácil comprender la evolución de la inteligencia artificial y los retos actuales de la recopilación y el procesamiento de datos.
Un breve recordatorio: ¿cómo funciona una red neuronal?
Una red neuronal artificial funciona según principios inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Formada por varias capas de neuronas interconectadas, cada neurona actúa como una unidad elemental de procesamiento. La información fluye a través de estas neuronas en forma de señales eléctricas, con pesos asociados a cada conexión para determinar su importancia.
Durante el entrenamiento, estos pesos se ajustan de forma iterativa para optimizar el rendimiento de la red en una tarea específica. En cada repetición, la red recibe ejemplos de entrenamiento y ajusta sus pesos para minimizar una función de coste definida.
Durante el entrenamiento, los datos se presentan a la red por lotes. Cada lote se propaga a través de la red. Y las predicciones del modelo se comparan con las etiquetas reales para calcular el error. Mediante la retropropagación y la optimización por descenso de gradiente, los pesos se ajustan para reducir este error.
Una vez entrenada, la red puede utilizarse para hacer predicciones sobre nuevos datos simplemente aplicando las operaciones computacionales aprendidas durante el entrenamiento.
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