Tăng cường dữ liệu là gì?

Tăng cường dữ liệu cung cấp một số ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, cải thiện hiệu năng của các mô hình ML trên nhiều lĩnh vực.

Chăm sóc sức khỏe

Tăng cường dữ liệu là một công nghệ hữu ích trong hình ảnh y tế vì giúp cải thiện các mô hình chẩn đoán phát hiện, nhận biết và chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh. Việc tạo hình ảnh tăng cường cung cấp nhiều dữ liệu đào tạo hơn cho các mô hình, đặc biệt là đối với các bệnh hiếm gặp thiếu các biến thể dữ liệu nguồn. Việc sản xuất và sử dụng dữ liệu bệnh nhân tổng hợp thúc đẩy nghiên cứu y tế trong khi đảm bảo tất cả những điều cần cân nhắc về quyền riêng tư dữ liệu. 

Tài chính

Tăng cường giúp tạo ra các phiên bản tổng hợp gian lận, cho phép đào tạo các mô hình để phát hiện lừa đảo chính xác hơn trong các tình huống thực tế. Các nhóm dữ liệu đào tạo lớn hơn sẽ hữu ích trong các kịch bản đánh giá rủi ro, tăng cường tiềm năng của các mô hình học sâu trong việc đánh giá chính xác rủi ro và dự đoán xu hướng trong tương lai. 

Sản xuất

Ngành công nghiệp sản xuất sử dụng các mô hình ML để xác định khiếm khuyết thấy được trong sản phẩm. Bằng cách bổ sung hình ảnh tăng cường cho dữ liệu thực tế, các mô hình có thể cải thiện khả năng nhận dạng hình ảnh và xác định các khiếm khuyết có thể tồn tại. Chiến lược này cũng làm giảm khả năng vận chuyển một dự án bị hư hỏng hoặc bị lỗi đến các nhà máy và dây chuyền sản xuất.

Bán lẻ

Môi trường bán lẻ sử dụng các mô hình để xác định sản phẩm và gán sản phẩm vào các danh mục dựa trên các yếu tố hình ảnh. Tăng cường dữ liệu có thể tạo ra các biến thể dữ liệu tổng hợp của hình ảnh sản phẩm, tạo ra một bộ đào tạo có nhiều khác biệt hơn về điều kiện ánh sáng, nền hình ảnh và góc sản phẩm.

Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu cho các loại dữ liệu khác nhau và bối cảnh kinh doanh riêng biệt sẽ khác nhau.

Tầm nhìn máy tính

Tăng cường dữ liệu là một kỹ thuật trung tâm trong các tác vụ thị giác máy tính. Kỹ thuật này giúp tạo ra các phép biểu diễn dữ liệu đa dạng và giải quyết tình trạng mất cân bằng lớp trong tập dữ liệu đào tạo. 

Cách sử dụng đầu tiên của tăng cường trong thị giác máy tính là thông qua tăng cường vị trí. Chiến lược này cắt, lật hoặc xoay hình ảnh đầu vào để tạo hình ảnh tăng cường. Thao tác cắt sẽ thay đổi kích thước hình ảnh hoặc cắt một phần nhỏ của hình ảnh ban đầu để tạo hình ảnh mới. Tất cả các phép biến đổi xoay, lật và thay đổi kích thước đều làm thay đổi bản gốc một cách ngẫu nhiên với xác suất cung cấp hình ảnh mới nhất định.

Một cách sử dụng khác của tăng cường trong thị giác máy tính là tăng cường màu sắc. Chiến lược này điều chỉnh các yếu tố cơ bản của hình ảnh đào tạo, chẳng hạn như độ sáng, độ tương phản hoặc độ bão hòa. Những biến đổi hình ảnh phổ biến này thay đổi sắc độ, cân bằng tối và ánh sáng, cũng như sự tách biệt giữa các khu vực tối nhất và sáng nhất của hình ảnh để tạo ra hình ảnh tăng cường.

Tìm hiểu về thị giác máy tính

Tăng cường dữ liệu âm thanh

Các tệp âm thanh, chẳng hạn như ghi âm giọng nói, cũng là một lĩnh vực phổ biến mà bạn có thể sử dụng tăng cường dữ liệu. Biến đổi âm thanh thường bao gồm bơm nhiễu ngẫu nhiên hoặc nhiễu Gauss vào một số âm thanh, tua nhanh các phần, thay đổi tốc độ của các phần theo tốc độ cố định hoặc thay đổi cao độ.

Tăng cường dữ liệu văn bản

Tăng cường văn bản là một kỹ thuật tăng cường dữ liệu thiết yếu cho NLP và các lĩnh vực liên quan đến văn bản khác của ML. Biến đổi dữ liệu văn bản bao gồm xáo trộn các câu, thay đổi vị trí của các từ, thay thế các từ bằng các từ sát nghĩa, chèn các từ ngẫu nhiên và xóa các từ ngẫu nhiên.

Sao chép phong cách nơ-ron

Sao chép phong cách nơ-ron là một hình thức nâng cao của tăng cường dữ liệu, giúp phân tích cấu trúc hình ảnh thành các phần nhỏ hơn. Kỹ thuật này sử dụng một loạt các lớp tích chập phân tách phong cách và bối cảnh của một hình ảnh, tạo ra nhiều hình ảnh từ một hình ảnh duy nhất. 

Đào tạo đối nghịch

Những thay đổi ở cấp độ điểm ảnh gây khó khăn cho mô hình ML. Một số mẫu bao gồm một lớp nhiễu không thể nhận thấy trên hình ảnh để kiểm tra khả năng nhận biết hình ảnh bên dưới của mô hình. Chiến lược này là một hình thức tăng cường dữ liệu phòng ngừa, tập trung vào khả năng truy cập trái phép có thể xảy ra trong thế giới thực.

Các dịch vụ AI tạo sinh trên Amazon Web Services (AWS) là một tập hợp công nghệ mà các tổ chức thuộc mọi quy mô có thể sử dụng để xây dựng và điều chỉnh quy mô các ứng dụng AI tạo sinh bằng dữ liệu tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng tùy chỉnh. Bạn có thể đổi mới nhanh hơn bằng các tính năng mới, lựa chọn mô hình nền tảng (FM) hàng đầu trong ngành và cơ sở hạ tầng tiết kiệm chi phí nhất. Sau đây là hai ví dụ về các dịch vụ AI tạo sinh trên AWS.

Amazon Bedrock là dịch vụ được quản lý toàn phần, cho phép lựa chọn các FM hiệu suất cao từ các công ty AI hàng đầu. Bạn có thể tích hợp và triển khai một cách an toàn các tính năng AI tạo sinh để tăng cường dữ liệu mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng.

Amazon Rekognition là dịch vụ AI được quản lý toàn phần, cung cấp tính năng thị giác máy tính có thể tùy chỉnh và được đào tạo trước để trích xuất thông tin và chi tiết từ hình ảnh cũng như video của bạn. Việc phát triển một mô hình tùy chỉnh để phân tích hình ảnh là một công việc quan trọng, đòi hỏi phải có thời gian, chuyên môn và tài nguyên. Công việc này thường yêu cầu hàng nghìn hoặc hàng chục nghìn hình ảnh được dán nhãn thủ công nhằm mục đích cung cấp cho mô hình đủ dữ liệu để đưa ra quyết định chính xác. 

Với Nhãn tùy chỉnh của Amazon Rekognition, nhiều phép tăng cường dữ liệu khác nhau được thực hiện để đào tạo mô hình, bao gồm cắt ngẫu nhiên hình ảnh, chập chờn màu sắc và nhiễu Gauss ngẫu nhiên. Thay vì hàng ngàn hình ảnh, bạn chỉ cần tải lên một tập hợp nhỏ hình ảnh đào tạo (thường là vài trăm hoặc ít hơn) dành riêng cho trường hợp sử dụng của bạn lên bảng điều khiển dễ sử dụng.

Bắt đầu sử dụng dịch vụ tăng cường dữ liệu trên AWS bằng cách tạo tài khoản ngay hôm nay.