Tăng Cường Dữ Liệu

Tăng cường dữ liệu (Data augmentation) là một kỹ thuật quan trọng trong học máy (ML) được sử dụng để tăng kích thước và tính đa dạng của tập dữ liệu huấn luyện (training dataset) một cách nhân tạo. Điều này đạt được bằng cách tạo ra các phiên bản sửa đổi, nhưng vẫn thực tế, của các mẫu dữ liệu hiện có. Mục tiêu chính là cải thiện hiệu suất và tính mạnh mẽ của mô hình AI, đặc biệt là trong thị giác máy tính (CV), bằng cách cho chúng tiếp xúc với nhiều điều kiện khác nhau hơn trong quá trình huấn luyện. Điều này giúp ngăn ngừa quá khớp (overfitting), trong đó một mô hình học dữ liệu huấn luyện quá tốt nhưng không khái quát hóa được cho dữ liệu mới, chưa từng thấy, cuối cùng dẫn đến độ chính xác (accuracy) của mô hình cao hơn.

Cách Tăng Cường Dữ Liệu Hoạt Động

Trong thị giác máy tính, tăng cường dữ liệu (data augmentation) bao gồm việc áp dụng một loạt các phép biến đổi lên hình ảnh. Các phép biến đổi này được thiết kế để mô phỏng các biến thể trong thế giới thực mà một mô hình có thể gặp phải sau khi triển khai (deployment). Các kỹ thuật phổ biến bao gồm:

• Các Phép Biến Đổi Hình Học (Geometric Transformations): Chúng thay đổi hướng không gian của một hình ảnh. Ví dụ bao gồm xoay ngẫu nhiên, tỷ lệ, tịnh tiến (dịch chuyển), cắt xén và lật (ngang hoặc dọc). Chúng dạy mô hình bất biến với vị trí và hướng của đối tượng.
• Chuyển Đổi Không Gian Màu: Chúng sửa đổi các thuộc tính màu của hình ảnh. Các điều chỉnh về độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc làm cho mô hình có khả năng phục hồi tốt hơn trước những thay đổi về điều kiện ánh sáng.
• Các Kỹ thuật Nâng cao: Các phương pháp phức tạp hơn liên quan đến việc thay đổi nội dung hình ảnh đáng kể hơn. Chúng có thể bao gồm thêm nhiễu ngẫu nhiên (như nhiễu Gaussian), áp dụng hiệu ứng làm mờ hoặc sử dụng các phương pháp như Mixup, tạo ra các hình ảnh mới bằng cách kết hợp tuyến tính hai hình ảnh hiện có và Cutout, loại bỏ ngẫu nhiên các vùng của hình ảnh. Bạn có thể tìm hiểu thêm về các phương pháp này trong Hướng dẫn Tối ưu về Tăng cường Dữ liệu.

Nhiều framework deep learning, như PyTorch và TensorFlow, cung cấp các công cụ để tăng cường dữ liệu. Các thư viện chuyên dụng như Albumentations cung cấp một bộ sưu tập lớn các kỹ thuật tăng cường hiệu suất cao và được tích hợp với các mô hình như Ultralytics YOLO11 để đa dạng hóa dữ liệu huấn luyện một cách liền mạch.

Các Ứng dụng Thực tế

Tăng cường dữ liệu là một thông lệ tiêu chuẩn trên nhiều lĩnh vực để xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy hơn.

1. AI trong chăm sóc sức khỏe (AI in Healthcare): Trong phân tích hình ảnh y tế (medical image analysis), các tập dữ liệu thường nhỏ do các quy định về quyền riêng tư của bệnh nhân và sự hiếm gặp của một số bệnh nhất định. Để huấn luyện một mô hình để phát hiện khối u trong ảnh chụp (detecting tumors in scans), các kỹ thuật tăng cường dữ liệu như xoay, масштабирование và thay đổi độ sáng tạo ra một tập hợp các ví dụ huấn luyện đa dạng hơn. Điều này giúp mô hình xác định chính xác các dị thường bất kể sự thay đổi trong thiết bị hình ảnh hoặc vị trí của bệnh nhân, cải thiện độ tin cậy chẩn đoán.
2. AI cho ô tô (AI for Automotive): Phát triển các hệ thống phát hiện đối tượng (object detection) mạnh mẽ cho xe tự hành (autonomous vehicles) đòi hỏi dữ liệu từ vô số tình huống lái xe. Thay vì thu thập dữ liệu cho mọi điều kiện có thể xảy ra, việc tăng cường dữ liệu có thể mô phỏng các điều kiện thời tiết khác nhau (ví dụ: thêm mưa hoặc tuyết tổng hợp), ánh sáng (ngày, hoàng hôn, đêm) và tắc nghẽn (ví dụ: người đi bộ bị một chiếc xe khác che khuất một phần). Điều này làm cho hệ thống nhận thức của xe đáng tin cậy hơn trong môi trường thực tế khó lường.

Các ứng dụng quan trọng khác bao gồm AI trong sản xuất để kiểm soát chất lượng và AI trong nông nghiệp để phát hiện bệnh cây trồng trong các điều kiện đồng ruộng khác nhau.

Tăng cường dữ liệu so với các khái niệm liên quan

Điều quan trọng là phải phân biệt tăng cường dữ liệu (data augmentation) với các kỹ thuật liên quan đến dữ liệu khác.

• Dữ liệu tổng hợp: Mặc dù cả hai phương pháp đều tăng cường bộ dữ liệu, nhưng chúng hoạt động khác nhau. Tăng cường dữ liệu sửa đổi dữ liệu thực hiện có. Ngược lại, tạo dữ liệu tổng hợp tạo ra dữ liệu nhân tạo hoàn toàn mới từ đầu bằng cách sử dụng mô phỏng hoặc mô hình sinh như GAN. Trong khi tăng cường mở rộng phương sai xung quanh dữ liệu quan sát được, dữ liệu tổng hợp có thể tạo ra các kịch bản mới không có trong bộ dữ liệu gốc, một khái niệm được khám phá trong tổng quan về dữ liệu tổng hợp trong thị giác máy tính này.
• Data Cleaning (Làm sạch dữ liệu): Làm sạch dữ liệu là một phần của quy trình tiền xử lý dữ liệu (data preprocessing) rộng hơn, tập trung vào việc xác định và sửa chữa các lỗi, sự không nhất quán và không chính xác trong một tập dữ liệu. Mục tiêu của nó là cải thiện chất lượng dữ liệu. Mặt khác, tăng cường dữ liệu (data augmentation) là về việc tăng số lượng và sự đa dạng của dữ liệu. Một tập dữ liệu sạch là điểm khởi đầu lý tưởng trước khi áp dụng tăng cường.
• Học chuyển giao: Kỹ thuật này liên quan đến việc sử dụng một mô hình được huấn luyện trước trên một bộ dữ liệu chuẩn lớn như ImageNet và sau đó tinh chỉnh nó trên một bộ dữ liệu nhỏ hơn, dành riêng cho nhiệm vụ. Tăng cường dữ liệu thường được sử dụng trong giai đoạn tinh chỉnh để cải thiện hơn nữa hiệu suất và ngăn ngừa tình trạng quá khớp trên dữ liệu mới.

Các nền tảng như Ultralytics HUB hợp lý hóa toàn bộ quy trình huấn luyện mô hình, kết hợp tăng cường dữ liệu như một bước quan trọng để giúp người dùng xây dựng các mô hình AI thị giác mạnh mẽ, hiện đại.