Aumento de datos: soluciones a la falta de datos en la IA
Para obtener modelos eficientes para sus desarrollos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, la calidad y la cantidad de los datos disponibles son factores decisivos. Sin embargo, en algunas situaciones, el acceso a los conjuntos de datos puede ser limitado. Esto puede dificultar el proceso de entrenamiento de los algoritmos y comprometer el rendimiento de cada modelo de aprendizaje profundo.
Para resolver este problema se inventó la técnica de aumento de datos. Este enfoque tiene dos ventajas principales. En primer lugar, permite aumentar 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. Este artículo tiene como objetivo proporcionar explicaciones e instrucciones detalladas para implementar las técnicas de aumento de datos.
¿Cómo funciona el aumento de datos?
El proceso de creación de estos datos aumentados generalmente se lleva a cabo en varios pasos:
1. Selección de datos
En primer lugar, es necesario seleccionar el conjunto de datos sobre el que aplicar los mecanismos de aumento de datos.
2. Definición de transformaciones
3. Aplicando transformaciones
4. Integración con el conjunto de datos
Los nuevos datos generados se integran luego en el conjunto de datos existente para aumentar su tamaño y diversidad. El aumento de datos generalmente se aplica solo al conjunto de entrenamiento, para evitar un ajuste excesivo del modelo a los datos de entrenamiento.
-hand-innv.png)
¿Qué formato de datos se ve afectado por este método?
El aumento de datos se puede aplicar en varios campos y a una amplia variedad de formatos de datos, que incluyen:
Imágenes
En el campo de la «visión artificial», un conjunto de datos en forma de fotografía puede beneficiarse de las técnicas de aumento de datos. Esto incluye:
· imágenes médicas para la detección de enfermedades;
· imágenes de satélite para cartografía;
· imágenes de vehículos para el reconocimiento de señales de tráfico.
El audio
El aumento de datos también se refiere a aplicaciones como el reconocimiento de voz o la detección de eventos de sonido. Se puede usar para generar variaciones en la frecuencia, la intensidad o el entorno sonoro.
El textual
La serie temporal
Los datos secuenciales, como las series temporales financieras o meteorológicas, también pueden beneficiarse del aumento de datos. Al aumentar estos datos, de hecho podemos producir variaciones en las tendencias, las estaciones o los patrones de variación. Esto puede ayudar a que cada modelo de aprendizaje automático o aprendizaje profundo capture mejor la complejidad de los datos reales.
¿Cuáles son las posibles transformaciones?
El aumento de datos ofrece una gama variada de transformaciones según el tipo de conjunto de datos y los requisitos de la tarea.
Para las imágenes
Para crear nuevas variaciones, se aplican las siguientes transformaciones a las imágenes:
· rotación;
· cultivo
· el cambio de brillo;
· el zoom.
Para texto
En el caso del texto, las siguientes son técnicas que se pueden utilizar para generar ejemplos adicionales:
· paráfrasis
· reemplazo de palabras;
· agregar o eliminar palabras
Para archivos de audio
En el reconocimiento de voz, estas son las transformaciones que pueden simular diferentes condiciones acústicas:
· El cambio de marcha;
· Variación de tono;
· la adición de ruido.
Por último, para el tabular
En los datos tabulares, las opciones de transformación más comunes son:
· la alteración de los valores numéricos;
· ElCodificación One-Hot para variables categóricas;
· la generación de datos sintéticos por interpolación o extrapolación.
💡 Es importante saber elegir las transformaciones apropiadas para mantener la relevancia y el significado de los datos. Una aplicación inapropiada puede comprometer la calidad de datos y dan como resultado un rendimiento deficiente del modelo de aprendizaje automático o aprendizaje profundo.
Una perspectiva: 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 estuvieron limitados por la potencia informática disponible. Gracias a los avances tecnológicos de la última década y, en particular, al aprendizaje profundo, 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 un pilar de esta renovación, 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 que las redes modernas aprendan de conjuntos de datos más grandes y diversos. Al integrar la historia de la red neuronal en el método actual de aumento de datos, resulta más fácil comprender la evolución de la inteligencia artificial y los desafíos actuales a la hora de recopilar y procesar datos.
Un recordatorio rápido: ¿cómo funciona una red neuronal?
Una red neuronal artificial funciona según principios inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Compuesta por varias capas de neuronas interconectadas, cada neurona actúa como una unidad de procesamiento elemental. La información fluye a través de estas neuronas en forma de señales eléctricas, con pesos asociados a cada conexión que determinan su importancia.
Durante el aprendizaje, estas ponderaciones se ajustan de forma iterativa para optimizar el rendimiento de la red en una tarea específica. Con cada repetición, la red recibe ejemplos de capacitación y ajusta sus ponderaciones para minimizar una función de costo definida.
Durante el entrenamiento, los datos se presentan a la red en lotes. Cada lote se propaga por la red. Además, las predicciones del modelo se comparan con las etiquetas reales para calcular el error. Mediante la optimización de la retropropagación y el descenso del gradiente, las ponderaciones se ajustan para reducir este error.
Una vez entrenada, la red se puede usar para hacer predicciones sobre nuevos datos simplemente aplicando las operaciones computacionales aprendidas durante el entrenamiento.
¿Es demasiado de tu parte? ¡Es hora de aprender el aprendizaje profundo con DataScientest!
Los cursos combinan presentaciones teóricas y ejercicios prácticos. Los alumnos se benefician del acceso a recursos de alta calidad, que incluyen un vídeo explicativo, un tutorial práctico y un proyecto. Supervisados por formadores experimentados, son guiados a lo largo de su viaje de aprendizaje.
Al tomar estos cursos, los alumnos desarrollan habilidades esenciales en Deep Learning. Además, se mantienen al día con los últimos avances tecnológicos y se preparan para hacer frente a los desafíos de la IA.
¡Manténgase al día con los últimos avances en ciencia de datos e inteligencia artificial!
