Data augmentation is een techniek die wordt gebruikt om de diversiteit van de beschikbare gegevens voor de opleiding van machine learning modellen te vergroten zonder het verzamelen van nieuwe gegevens. Het gaat om het toepassen van verschillende transformaties op bestaande gegevens om nieuwe, gewijzigde versies te creëren.

Gemeenschappelijke gegevensaugmentatietechnieken

Verschillende technieken worden op grote schaal gebruikt om gegevens te vergroten, vooral bij beeldverwerking.

  • Rotatie: Draaien van beelden met een bepaalde mate van bereik.
  • Schaal: Afbeeldingen verkleinen met behoud van de verhouding tussen het aspect en het beeld.
  • Flipping: Mirroring beelden horizontaal of verticaal.
  • Kleur Jitter: Willekeurig veranderende helderheid, contrast of verzadiging.
  • Dropping: Willekeurig delen van de afbeelding verzamelen.

Berekenen van de invloed van de augmentatie

Om de effectiviteit van augmentatie te evalueren, worden metrics zoals nauwkeurigheid, precisie en terugroepbaarheid gebruikt. Het vergelijken van modelprestaties voor en na augmentation biedt inzichten in de voordelen ervan. Bijvoorbeeld, als de oorspronkelijke dataset 85% nauwkeurigheid oplevert en augmented data verbetert tot 90%, wordt de augmentation effectief geacht.

Praktische uitvoering

Het implementeren van data augmentation omvat het selecteren van geschikte transformaties op basis van het type gegevens en probleem. Bibliotheken zoals TensorFlow, Keras, en PyTorch bieden ingebouwde functies voor augmentatie. Het is essentieel om augmentation kracht in evenwicht te brengen om te voorkomen dat het creëren van onrealistische gegevens die modelleren kunnen belemmeren.

Typische stappen zijn het definiëren van augmentatieparameters, het toepassen van transformaties tijdens het laden van gegevens, en het valideren van de uitgebreide gegevens.