Data Augmentation

データ拡張とは、機械学習、とりわけ深層学習において、学習に用いるデータが足りない時に役立つ技術のことです。深層学習は多くのデータで学習させるほど性能が向上しますが、十分な量のデータを集めるのは容易ではありません。そこで、データ拡張を用いて少ないデータから人工的に多くのデータを作り出し、学習データの不足を補うのです。 データ拡張の基本的な考え方は、既存のデータに様々な変換を加えて、似たような新しいデータを作り出すことです。例えば、画像認識の分野を考えてみましょう。一枚の猫の画像があるとします。この画像を少し回転させたり、左右反転させたり、拡大縮小したりすることで、元の画像とは少しだけ異なる、しかし猫であることは変わらない複数の画像を生成できます。これらはコンピュータにとっては別の画像として認識されるため、少ないデータから多くの学習データを生成できるのです。 画像認識以外にも、自然言語処理や音声認識など、様々な分野でデータ拡張は活用されています。例えば音声認識であれば、音声を少し高くしたり低くしたり、速くしたり遅くしたりすることで、データ拡張を行うことができます。このようにデータ拡張は、データを集める手間や費用を減らしつつ、学習に使えるデータの量を増やし、モデルの性能向上に大きく貢献する大変効果的な手法と言えるでしょう。 データ拡張を使うことで、モデルが特定のデータのみに過剰に適応してしまう「過学習」を防ぎ、様々な状況に対応できる汎化性能の高いモデルを構築することが可能になります。つまり、初めて見るデータに対しても、正しく予測できる能力を高めることができるのです。これは、人工知能モデルの実用化において非常に重要な要素となります。