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概要 こんにちは@kajyuuenです。 日本語自然言語処理のData Augmentationライブラリdaajaを作成しました。 この記事ではdaajaが実装しているData Augmentation手法についての解説とその使い方について紹介します。 ソースコードは以下のリポジトリで公開しています。 github.com また、このライブラリはPyPIに公開しているのでpip install daajaでインストールが可能です。 はじめに Data Augmentationとは Data Augmentationとは元のデータから新しいデータを生成し、データ数を増やす手法です。 日本語ではデータ拡張という名前で知られています。 ラベル付きデータを擬似的に増やすことによって、アノテーションコストを必要とせずにモデルの汎化性能や精度の向上が期待できます。 対応している手法 現在daajaは
※ChatGPTと言っていますが、正確にはOpenAIの「code-davinci-003」というGPT-3のモデルを使っています。 ChatGPT、すごいですよね！ 質問すれば、ある程度のことはいい感じの返答をしてくれますね。 例えば「〜と似た文章を作って。」メッセージをChatGPTに投げることで、似たような文章を生成できます。 入力： import openai openai.api_key = key ＃keyはopenaiのページから取得してください。 model_engine = "text-davinci-003" prompt = """ 「MatrixFlowは、AIの開発に特化したノーコード開発のプラットフォームです。 画面上でブロックを動かすという視覚的な操作だけでAIを開発できます。 様々な課題や要望に応じたAIモデルのテンプレートが用意されているため、テンプレート
【挑戦者求ム】ぼくの考える最速のData LoadingとData Augmentation（Kaggle notebook） - Qiita
【挑戦者求ム】ぼくの考える最速のData LoadingとData Augmentation（Kaggle notebook）Python画像処理DeepLearningKagglePyTorch はじめに まぁタイトルの通りなのですが、Kaggle notebook上で行う最速のData LoadingとData Augmentationを考えてみたので紹介します。より速い方法を知っている方は教えてください！ 今回の題材は以下のように設定します。 データ こちらのコンペのデータを使います。10.2k枚のjpg形式の犬の画像です。 https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification/data 実行環境 GPUをenableにしたKaggle notebookで行います。 2 CPU cores 13 GB RAM Tesla P100 条件
3つの要点 ✔️ 画像分類タスクに必要不可欠なData Augmentationの体系をまとめた ✔️ 基本的なData Augmentationについて手法と利点/欠点をまとめた ✔️ 基本的なDAは実装が簡単な上に絶大な効果を発揮する A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning written by Connor Shorten, Taghi M. Khoshgoftaar (Submitted on 06 July 2019) Comments: Published by Journal of Big Data Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG); Image and Video Proc
3つの要点 ✔️ 深層学習を用いたData AugmentationにはGANやスタイル変換などを用いたものがある ✔️ 深層学習を用いたDAの利点/欠点をまとめた ✔️ 基本的なDAと組み合わせることでさらに高い精度を達成できる A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning written by Connor Shorten, Taghi M. Khoshgoftaar (Submitted on 06 July 2019) Comments: Published by Journal of Big Data Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG); Image and Video Processi
3つの要点 ✔️ 画像分類タスクに必要不可欠なData Augmentationの体系をまとめた ✔️ 基本的なData Augmentationについて手法と利点/欠点をまとめた ✔️ 基本的なDAは実装が簡単な上に絶大な効果を発揮する A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning written by Connor Shorten, Taghi M. Khoshgoftaar (Submitted on 06 July 2019) Comments: Published by Journal of Big Data Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG); Image and Video Proc
画像を混ぜ合わせるData Augmentationの紹介 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気でしょうか。冬寒いです。いい布団ほしい。 さて、本日は画像を混ぜ合わせる系のData Augmentationを紹介します。（CutOut含む） 画像を回転、拡縮、平行移動させるのはよく知られている手法でしょう。 ただし、CutOut、Mixupを筆頭に、画像のコンテキストそのものに加工したり、混ぜ合わせたりする手法も時折使われるようになってきました。 その手法に関して、本記事では紹介していきます。 Data Augmentationの手法の紹介 CutOut arxiv.org 有名な手法の一つであるCutOutです。 学習中に正方領域をマスクすることにより、頑強性（robustness）を獲得し、精度が向上しました。 シンプルな手法ではありますが、当時のSoTAを獲得しています。 ※実装 github.com Random Erasing arxiv.org 画
Unlike Computer Vision where using image data augmentation is standard practice, augmentation of text data in NLP is pretty rare. Trivial operations for images such as rotating an image a few degrees or converting it into grayscale doesn’t change its semantics. This presence of semantically invariant transformation made augmentation an essential toolkit in Computer Vision research. I was curious i
概要 こんにちは@kajyuuenです。 本記事では日本語データセットに対して、Data Augmentation（データ拡張）を行い、モデルの性能が向上するか検証します。 今回は文書分類と固有表現抽出の2つのタスクに対して、実験を行いました。 その結果、文書分類タスクでは学習に用いた文章数が500文, 2000文, 5000文のどの場合においても性能が向上し、Data Augmentationなしのモデルと比べて、最大2.5ポイントAccuracyが向上しました。 固有表現抽出タスクでは50文, 150文, 500文に対してData Augmentationの効果を検証しました。 文章数によっては性能が下がった場合もありましたが、Data Augmentationによって最も性能が向上したケースではF1が2.7ポイント向上しました。 データ拡張に用いたライブラリdaajaやData Au
自然言語処理のData Augmentation手法 (Easy Data Augmentation) - メモ帳
自然言語処理 Advent Calendar 2019の10日目です。昨日は、ktr_wtbさんの形態素解析ツールインストール(MeCab,Juman++,Janome,GiNZA)と、plantarumさんの自然言語処理を始める準備でした。 本記事では、以下の論文の概要をまとめます。（技術系の記事が多いのでちょっと気がひけますが） EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks [Jason W. Wei, Kai Zou; 2019] 以下、すべての画像はこの論文からの引用です。 TL;DR 英語の5つの文書分類タスクで以下の処理により、Data Augmentationを行った。 (先行研究あり) 同義語で置換 (New!) randomな同義語の
GitHub - makcedward/nlpaug: Data augmentation for NLP
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このEasy Data Augmentationをgitで公開されている英語版の実装コードをベースに、日本語版を実装してみました。 【参考コード】 github eda_nlp 【参考記事】 日本語自然言語処理のData Augmentation 自然言語処理のData Augmentation手法 (Easy Data Augmentation) 日本語版の実装 環境：Google Colaboratory 下準備 同義語検索用関数の定義 同義語の検索が必要となる手法があるため、日本語WordNetをDLして同義語検索用関数を定義します。関数の内容詳細については過去の記事を参照ください。 日本語WordNetを使用した類義語検索 / リスト化 import gzip import shutil import sqlite3 import pandas as pd import rando
【PyTorch】torchvision.transformsを使って、学習時のデータ拡張(Data Augmentation)を行う
PyTorchにおける学習時のデータ拡張の方法について見ていきます。 データ拡張を行うためのtorchvision.transformsについて説明した後に、学習時のコードのどこに追加すればデータ拡張が行われるのか説明します。
Introduction:To develop a good machine learning model the most important necessity is availability of good quality data. By good quality here refers to a fairly uniform distribution of data of all varieties. To help alleviate this problem of scarcity of data, a technique called “Data Augmentation” is being widely used. In simple terms Data Augmentation is creation of synthetic data without directl
PyTorchでデータの水増し（Data Augmentation） PyTorchでデータを水増しをする方法をまとめます。PyTorch自体に関しては、以前ブログに入門記事を書いたので、よければ以下参照下さい。 注目のディープラーニングフレームワーク「PyTorch」入門 データ水増しを実施する理由や、具体例などは以下記事参照下さい。 フリー素材で遊びながら理解するディープラーニング精度向上のための画像データ水増し（Data Augmentation）手法 またこの記事は「Google Colaboratory（Google Colab）」で実行することを前提に書かれています。Google Colab自体に関してはこの記事では説明しません。知らない方は、以下記事を参照してみてください。 Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高
データサイエンティストの必須スキルをも拡張させる「データ拡張（Data Augmentation)」 を数式なしで概観｜Masaya.Mori 森正弥 / Chief AI Officer
データ拡張（Data Augmentation）について書きます。データサイエンスの中でも、昨今注目を集めているテクニックであり、データ水増しという表現をされることもあります。この手法は、機械学習における普遍的な課題である過学習（Overfitting）に関わり、またなぜ深層学習（Deep Learning）が学習し、高いパフォーマンスを出せるのかという謎に近づく手がかりでもあります。 データ拡張 データ拡張は深層学習のモデルを構築したい、しかし、十分なトレーニングデータがないというような際に、有用なテクニックです。複雑なモデルをトレーニングするには、通常沢山の量のデータを必要とします。しかしながら、データが少ない場合においても、データの量を増やしていくテクニックを使うことで十分問題なくモデルを訓練させることができるケースがあります。 画像処理分野でのデータ拡張データ拡張は、元のトレーニン
3つの要点 ✔️ 深層学習を用いたData AugmentationにはGANやスタイル変換などを用いたものがある ✔️ 深層学習を用いたDAの利点/欠点をまとめた ✔️ 基本的なDAと組み合わせることでさらに高い精度を達成できる A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning written by Connor Shorten, Taghi M. Khoshgoftaar (Submitted on 06 July 2019) Comments: Published by Journal of Big Data Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG); Image and Video Processi
Recent work has shown that data augmentation has the potential to significantly improve the generalization of deep learning models. Recently, automated augmentation strategies have led to state-of-the-art results in image classification and object detection. While these strategies were optimized for improving validation accuracy, they also led to state-of-the-art results in semi-supervised learnin
Case studyHow Brainly avoids workflow bottlenecks with automated tracking Case studyHow Neptune gave Waabi organization-wide visibility on experiment data
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日本語自然言語処理のData Augmentationライブラリdaajaを作りました - 農園
ChatGPTで自然言語処理のData Augmentationやってみた。｜tdual
【基本編】画像認識に使用されるData Augmentationを一挙にまとめてみた！
【応用編】深層学習を用いた画像Data Augmentationを一挙にまとめてみた！
【基本編】画像認識に使用されるData Augmentationを一挙にまとめてみた！
A Visual Survey of Data Augmentation in NLP
日本語文書分類・固有表現抽出タスクに対するData Augmentationの性能検証 - 農園
自然言語処理のかさ増し手法 Easy Data Augmentation の日本語版を実装する - Qiita
Data Augmentation in NLP
PyTorchでデータ水増し（Data Augmentation）する方法 - Qiita
【応用編】深層学習を用いた画像Data Augmentationを一挙にまとめてみた！
RandAugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space
Data Augmentation in NLP: Best Practices From a Kaggle Master
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