Seluk Beluk Teknik Data Augmentation untuk Deep Learning

Teknik Data Augmentation untuk Deep Learning adalah cara yang digunakan untuk melatih mesin atau komputer supaya memiliki data yang bervariasi. 

Bagaimana prosesnya dan apa manfaat dari data augmentation ini untuk kehidupan kita sehari-hari? Simak artikelnya sampai habis ya!

Mengenal Teknik Data Augmentation untuk Deep Learning

Data Augmentation adalah salah satu teknik yang digunakan oleh data scientist untuk memperkaya dataset dan memastikan bahwa model yang dilatih dapat mengenali pola-pola yang lebih umum. 

Tujuannya untuk meningkatkan kinerja model dengan memberikan lebih banyak variasi dalam data yang digunakan untuk melatih model. Cara ini bisa membuat dataset lebih bervariasi tanpa harus menambahkan data baru secara fisik.

Misalnya, jika kamu hanya memiliki beberapa foto kucing, Data Augmentation dapat membuatnya terlihat berbeda dengan cara memutar, membesar, atau memperkecil gambarnya. Sehingga membuat model belajar dari gambar-gambar yang lebih beragam.

Sehingga dengan data augmentation ini kita memberi lebih banyak variasi kepada model dalam proses belajar, sehingga model dapat menjadi lebih pintar dan dapat memahami berbagai situasi dengan lebih baik. 

Harapannya bisa membantu model untuk memberikan prediksi yang lebih baik pada data baru yang mungkin belum pernah dilihat sebelumnya.

Fungsi Teknik Data Augmentation

Fungsi utama dari data augmentation adalah untuk membantu model deep learning belajar dengan lebih baik dan menghasilkan hasil yang lebih akurat. Selain itu ada beberapa fungsi lainnya seperti: 

1. Mencegah Overfitting

Data Augmentation membantu mencegah model untuk menghafal data latihan dan memungkinkan mereka untuk memahami pola-pola yang lebih umum.

2. Meningkatkan Generalisasi

Dengan memberikan model akses ke berbagai variasi dari data, model dapat belajar pola yang lebih umum dan dapat mengidentifikasi lebih baik untuk data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

3. Menghemat Waktu dan Sumber Daya

Daripada mencari dan menambahkan data baru secara fisik, Data Augmentation memungkinkan kita untuk memanfaatkan data yang sudah ada.

4. Meningkatkan Kinerja Model

Dengan memperkaya dataset latihan, model deep learning dapat mencapai hasil yang lebih baik pada tugas-tugas seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan banyak lagi.

Secara singkat, Data Augmentation adalah alat yang sangat efektif untuk membantu model deep learning atau belajar lebih mendalam dari dari data yang ada. 

Teknik Data Augmentation untuk Deep Learning yang Sering Digunakan

Agar bisa memberikan dataset yang lebih luas, berikut beberapa teknik data augmentation yang biasanya dilakukan untuk deep learning:

1. Rotasi

Rotasi adalah saat objek diputar dalam berbagai sudut. Misalnya, memutar objek dari posisi tegak lurus menjadi sedikit miring.

Contoh dari Rotasi bisa dengan cara memutar foto kucing sehingga posenya terlihat berbeda.

2. Pemotongan (Cropping)

Pemotongan adalah ketika memilih bagian tertentu dari objek dan membuang bagian lainnya. Misalnya, kamu hanya fokus pada wajah seseorang dalam gambar.

Sehingga contohnya kamu mengambil bagian wajah atas saja dari gambar aslinya.  

3. Penggelapan (Brightness)

Mengubah tingkat kecerahan objek. Ibaratnya seperti mengubah lampu di dalam ruangan dari terang menjadi lebih redup atau sebaliknya.

Data augmentation akan mengubah brightness gambar atau objek menjadi lebih terang atau lebih gelap dari aslinya. 

4. Pergeseran (Transition)

Menggeser objek dalam berbagai arah. Misalnya, memindahkan objek di gambar dari tengah ke sudut lain.

Contohnya Memindahkan gambar mobil dari tengah ke sudut kiri.

5. Pengubahan Skala (Scaling)

Memperbesar atau memperkecil objek. Contohnya seperti mengubah ukuran mobil yang besar sehingga terlihat kecil. 

6. Pergeseran Warna (Color Shifting)

Teknik mengubah tingkat warna objek. Misalnya, mengubah warna langit dari biru cerah menjadi oranye senja.

7. Flipping (Pembalikan)

Membalik objek secara horizontal atau vertikal. Contohnya dengan membalik gambar seseorang sehingga terlihat seolah-olah dia sedang berada di arah yang berlawanan.

8. Zoom In/Out

Memperbesar atau memperkecil bagian dari objek seperti memfokuskan pada detail tertentu. Contohnya saat memperbesar wajah seseorang untuk melihat detail ekspresi lebih jelas.

Itulah beberapa teknik data augmentation yang umum digunakan untuk membuat dataset lebih beragam dan membantu model belajar dengan lebih baik.

Sobat MinDi akan berkesempatan untuk mempelajari dan mempraktekkan beberapa teknik di atas saat mengikuti Bootcamp Data Science dari Dibimbing.

Bootcamp ini dirancang untuk meningkatkan keterampilan menganalisis data dan membangun pemodelan machine learning agar mampu menarik insight dari dari data perusahaan untuk memprediksi masa depan dan mengambil keputusan bisnis. 

Aplikasi Data Augmentation dalam Kehidupan Sehari-Hari

Di kehidupan sehari-hari, aplikasi dari Data Augmentation bisa kamu temui dalam berbagai hal, meskipun mungkin tidak disadari secara langsung. Berikut adalah beberapa contohnya:

Aplikasi Pengenalan Wajah

Ketika kamu menggunakan aplikasi untuk mengenali wajah pada foto atau video, teknik Data Augmentation digunakan untuk memastikan bahwa sistem dapat mengenali wajahmu meskipun dalam situasi pencahayaan atau sudut yang berbeda.

Filter Efek pada Foto

Beberapa aplikasi penyuntingan foto menggunakan Data Augmentation untuk memberikan efek-efek kreatif pada gambar, seperti memutar, memotong, atau memanipulasi gambar untuk menciptakan hasil yang menarik.

Pengenalan Tulisan Tangan

Sistem pengenalan tulisan tangan menggunakan Data Augmentation untuk melatih model agar dapat mengenali tulisan tangan yang ditulis dengan berbagai gaya dan penulisan yang berbeda.

Pengenalan Suara dan Pemrosesan Audio

Dalam aplikasi yang memerlukan pengenalan suara atau pemrosesan audio, Data Augmentation dapat membantu melatih model untuk mengenali suara dalam berbagai kondisi akustik.

Rekomendasi Produk dalam E-commerce

Ketika berbelanja online, sistem rekomendasi dapat menggunakan Data Augmentation untuk memahami preferensi dan memberikan rekomendasi yang lebih akurat.

Penerjemahan Bahasa

Sistem penerjemahan bahasa menggunakan Data Augmentation untuk memahami dan menerjemahkan teks dari berbagai bahasa dan dialek dengan lebih baik.

Wah, ternyata teknik data augmentation memainkan peran penting dalam memastikan bahwa teknologi yang kita gunakan setiap hari dapat bekerja dengan baik dan memberikan hasil yang akurat ya.

Tantangan yang Dihadapi dalam Proses Data Augmentation

Selama proses data augmentation, ada beberapa tantangan yang mungkin akan dihadapi sebagai berikut: 

Over-augmentation

Jika terlalu banyak teknik Data Augmentation diterapkan pada dataset, hal ini dapat mengakibatkan variasi yang tidak realistis atau aneh. Ini dapat membuat model sulit untuk membedakan antara variasi yang wajar dan data yang tidak relevan.

Kesesuaian dengan Jenis Data

Beberapa teknik Data Augmentation bisa jadi tidak cocok untuk semua jenis data. Misalnya, menerapkan rotasi pada data teks tidak akan memiliki makna, atau memotong gambar medis bisa menyebabkan informasi penting menjadi hilang.

Peningkatan Biaya Komputasi

Menghasilkan dan menyimpan banyak gambar augmentasi tentunya membutuhkan ruang penyimpanan yang signifikan. Selain itu, memproses banyak gambar juga membutuhkan sumber daya komputasi yang lebih besar.

Pemodelan Data yang Tidak Akurat

Jika proses ini tidak dilakukan dengan benar, Data Augmentation bisa menghasilkan representasi yang tidak akurat dari data asli. Misalnya, membalik gambar mungkin tidak selalu menghasilkan objek yang masuk akal.

Kompabilitas dengan Algoritma Khusus

Beberapa algoritma atau jaringan saraf tertentu bisa jadi sensitif terhadap jenis augmentasi tertentu atau perlu disesuaikan secara khusus.

Pemrosesan yang Lambat

Jika jumlah data besar, menerapkan augmentasi pada seluruh dataset dapat memakan waktu yang lama. Oleh karena itu, perlu mempertimbangkan efisiensi proses augmentasi.

Perlu Penanganan Khusus untuk Objek Kecil

Untuk objek kecil dalam gambar, seperti tulisan tangan halus atau fitur halus lainnya, augmentation mungkin perlu dilakukan dengan hati-hati agar tidak menyebabkan distorsi yang tidak diinginkan.

Bagaimana cara mengatasi tantangan di atas? Jawabannya bisa Sobat MinDi temukan dengan mengikuti Bootcamp Data Science dari Dibimbing. 

Jika Sobat MinDi tertarik untuk berkarir sebagai data scientist, maka booatcamp ini bisa menjadi batu loncatan untuk mendalami berbagai hal terkait data science. 

Selain itu Dibimbing juga memberikan kesempatan untuk magang sebagai data scientist di perusahaan yang menjalin kerja sama dengan Dibimbing! Segera mulai karir data scientist mu dan daftar sekarang sebelum batch selanjutnya kehabisan kuota ya!