Pour obtenir des modèles performants dans le cadre de vos développements IA / Machine Learning / Deep Learning, la qualité et la quantité des données disponibles sont des facteurs déterminants. Cependant, dans certaines situations, l’accès à des ensembles de données peut être limité. Ce qui est susceptible d’entraver le processus d’entraînement des algorithmes et de compromettre les performances de chaque modèle de Deep Learning.
C’est pour résoudre ce problème qu’a été inventée la technique de Data Augmentation. Cette approche présente deux grands avantages. Elle permet en premier lieu d’augmenter la taille de l’ensemble de données. Ensuite, elle aide à la diversification de sa composition, améliorant ainsi la capacité du modèle à généraliser et à répondre à des cas d’utilisation variés. Cet article vise à fournir des explications détaillées et des instructions sur la mise en œuvre des techniques de Data Augmentation.
Comment fonctionne l’augmentation des données ?
Le processus de création de ces données augmentées se déroule généralement en plusieurs étapes :
1. Sélection des données
Tout d'abord, il est nécessaire de sélectionner le jeu de données sur lesquelles appliquer les mécanismes d'augmentation de données.
2. Définition des transformations
3. Application des transformations
4. Intégration avec l'ensemble de données
Les nouvelles données générées sont ensuite intégrées à l'ensemble de données existant afin d’augmenter sa taille et sa diversité. La Data Augmentation est généralement appliquée uniquement à l'ensemble d'entraînement, afin d'éviter le surajustement du modèle aux données d'apprentissage.
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Quel format de données est concerné par cette méthode ?
L'augmentation de données peut être appliquée dans divers domaines et à une grande variété de formats de données, entre autres :
L’imagerie
Dans le domaine du "Computer Vision", un jeu de données sous forme de photo peut bénéficier de techniques de Data Augmentation. Cela inclut :
· les images médicales pour la détection de maladies ;
· les images satellites pour la cartographie ;
· les images de véhicules pour la reconnaissance de panneaux de signalisation.
L’audio
La Data Augmentation concerne également les applications telles que la reconnaissance vocale ou la détection d'événements sonores. Elle peut être utilisée pour générer des variations de fréquence, d'intensité ou d'environnement sonore.
Le textuel
Les séries temporelles
Les données séquentielles, comme les séries temporelles financières ou météorologiques, peuvent également bénéficier de la Data Augmentation. En augmentant ces données, on peut en effet produire des variations dans les tendances, les saisons ou les schémas de variation. Cela peut aider chaque modèle de Machine Learning / Deep Learning à mieux capturer la complexité des données réelles.
Quelles sont les transformations possibles ?
La Data Augmentation offre une palette variée de transformations selon le type de dataset et les exigences de la tâche.
Pour les images
Pour créer de nouvelles variations, les transformations suivantes sont applicables sur les images :
· la rotation ;
· le recadrage ;
· le changement de luminosité ;
· le zoom.
Pour le texte
Pour le texte, voici les techniques pouvant être utilisées pour générer des exemples supplémentaires :
· la paraphrase ;
· le remplacement de mots ;
· l'ajout ou la suppression de mots.
Pour les fichiers audio
En reconnaissance vocale, voici les transformations qui peuvent simuler différentes conditions acoustiques :
· Le changement de vitesse ;
· La variation de tonalité ;
· l'ajout de bruit.
Enfin, pour le tabulaire
Dans les données tabulaires, les options de transformation courantes sont :
· la perturbation des valeurs numériques ;
· l'encodage One-Hot pour les variables catégorielles ;
· la génération de données synthétiques par interpolation ou extrapolation.
Il est important de savoir choisir les transformations appropriées pour préserver la pertinence et la signification des données. Une application inappropriée peut compromettre la qualité des données et entraîner des performances médiocres du modèle de Machine Learning ou Deep Learning.
Une mise en perspective: histoire des réseaux de neurones et augmentation des données
L'histoire des réseaux de neurones remonte aux débuts de l'intelligence artificielle, avec des tentatives de modélisation du cerveau humain. Les premières expérimentations étaient limitées par la puissance de calcul disponible. Grâce aux avancées technologiques de la dernière décennie et notamment au Deep Learning, les réseaux de neurones ont connu un renouveau.
Les méthodes de préparation de données actuelles, et notamment la Data Augmentation, sont devenues un pilier de ce renouveau, imitant la neuroplasticité en enrichissant les jeux de données d'entraînement avec des variations contrôlées. Cette relation entre l'histoire des réseaux de neurones et la Data Augmentation reflète l'évolution de l'apprentissage automatique.
Elle permet aux réseaux modernes d'apprendre à partir de dataset plus vastes et diversifiés. En intégrant l'histoire du réseau de neurones à la méthode de data augmentation actuelle, il devient plus facile de comprendre l'évolution de l'intelligence artificielle et les défis actuels en ce qui concerne la collecte de données et leur traitement.
Un bref rappel : comment fonctionne un réseau de neurones ?
Un réseau de neurones artificiels fonctionne selon des principes inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Composé de plusieurs couches de neurones interconnectés, chaque neurone agit comme une unité de traitement élémentaire. L'information circule à travers ces neurones sous forme de signaux électriques, avec des poids associés à chaque connexion qui déterminent leur importance.
Lors de l'apprentissage, ces poids sont ajustés itérativement pour optimiser les performances du réseau sur une tâche spécifique. À chaque répétition, le réseau reçoit des exemples d'entraînement et ajuste ses poids pour minimiser une fonction de coût définie.
Pendant l'entraînement, les données sont présentées au réseau par lots. Chaque lot est propagé à travers le réseau. Et les prédictions du modèle sont comparées aux étiquettes réelles pour calculer l'erreur. En utilisant la rétropropagation et l'optimisation par descente de gradient, les poids sont ajustés de manière à réduire cette erreur.
Une fois entraîné, le réseau peut être utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données en appliquant simplement les opérations de calcul apprises pendant l'entraînement.
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