Augmentáció alapjai

Augmentáció alapjai

Az augmentáció szó jelentése

Az "augmentáció" szó magyarra fordítása attól függ, hogy milyen kontextusban használjuk. Íme néhány lehetséges fordítás és magyarázat:

• Általános értelemben:
  • "Növelés"
  • "Bővítés"
  • "Kiegészítés"
  • "Fokozás"
• Gépi tanulásban (adataugmentáció):
  • "Adatbővítés"
  • "Adatnövelés"
  • "Adatok kiterjesztése"
• Orvosi kontextusban:
  • "Csontpótlás" (pl. csontaugmentáció)
  • "Növelés" (pl. mellnagyobbítás)
• Zenei kontextusban:
  • "Nagyítás" (zenei hangok, témák értékének növelése)

A leggyakrabban használt és leginkább megfelelő fordítás a "növelés" vagy "bővítés", különösen a gépi tanulás területén.

Az adatok augmentációja (data augmentation) 

egy olyan technika a gépi tanulásban, amely a meglévő adathalmaz bővítésére szolgál új, módosított változatok létrehozásával. Ez különösen hasznos, ha kevés adat áll rendelkezésre, mivel segít a modellnek általánosítani és elkerülni a túltanulást.

Miért fontos az adatok augmentációja?

• Túltanulás csökkentése: A túltanulás akkor fordul elő, amikor a modell túl jól megtanulja a tanító adatokat, és nem képes jól teljesíteni az új, ismeretlen adatokon. Az adatok augmentációja segít a modellnek, hogy változatosabb adatokkal találkozzon, így javítva az általánosítási képességét.
• Adathiány kezelése: Sok gépi tanulási feladathoz nagy mennyiségű címkézett adatra van szükség. Az adatok augmentációja lehetővé teszi, hogy a meglévő adatokból új, szintetikus adatokat hozzunk létre, így csökkentve az adathiány problémáját.
• Modell robusztusságának növelése: Az augmentációval létrehozott variációk segítségével a modell megtanulja, hogy a képek kisebb változtatásaira (pl. elforgatás, zoomolás, tükrözés) ne legyen érzékeny, így robosztusabb modelleket kapunk.

Gyakori adatok augmentációs technikák:

• Képaugmentáció:
  • Elforgatás (rotation)
  • Tükrözés (flipping)
  • Zoomolás (zooming)
  • Vágás (cropping)
  • Színmanipuláció (color manipulation)
  • Kép zaj hozzáadás (adding noise)
• Szövegaugmentáció:
  • Szócsere (word replacement)
  • Szóbeszúrás (word insertion)
  • Szótörlés (word deletion)
  • Szócsere szinonímákkal (replacing words with synonyms)
• Hangaugmentáció:
  • Hangsebesség változtatása (changing audio speed)
  • Hangmagasság változtatása (changing audio pitch)
  • Zaj hozzáadása (adding noise)

Megvalósítás:

• Számos Python könyvtár létezik az adatok augmentációjához, például az ImageDataGenerator a Keras-ban, az Albumentations és az imgaug.

Fontos szempontok:

• Az augmentációs technikák kiválasztása a feladattól és az adatoktól függ.
• Fontos, hogy az augmentációval létrehozott adatok reálisak és relevánsak legyenek a feladat szempontjából.
• Túlzott augmentáció ronthatja is a modell teljesítményét.

Az adatok augmentációja egy hatékony eszköz, amely jelentősen javíthatja a gépi tanulási modellek teljesítményét.