Tài liệu được mệnh danh là tài sản quý giá nhất của doanh nghiệp, việc làm giàu và tối ưu hóa dữ liệu để tăng hiệu quả khai thác trở thành một yếu tố then chốt. Data augmentation được tận dụng như một kỹ thuật mạnh mẽ giúp cải thiện chất lượng và số lượng dữ liệu mà không cần phải thu thập thêm. Đây không chỉ là giải pháp cho các vấn đề như thiếu hụt dữ liệu, mà còn mở ra nhiều cơ hội cho các doanh nghiệp trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cùng học máy (ML).
Lạc Việt sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ Data augmentation là gì, cách thức hoạt động, các kỹ thuật phổ biến nhất và những lĩnh vực ứng dụng hiệu quả.
1. Data augmentation là gì?
Data augmentation là kỹ thuật tạo ra dữ liệu mới bằng cách biến đổi, sao chép hoặc mô phỏng dữ liệu hiện có, nhằm tăng tính đa dạng và chất lượng cho tập dữ liệu đầu vào của các mô hình AI/ML.
Để các mô hình ML hoạt động hiệu quả, chúng cần các tập dữ liệu lớn, đa dạng để huấn luyện. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu thực tế với độ đa dạng và quy mô đủ lớn thường gặp khó khăn do hạn chế về nguồn dữ liệu, quy định pháp lý hoặc các yếu tố kỹ thuật.
Thông qua các thay đổi nhỏ trên dữ liệu gốc, kỹ thuật tăng cường dữ liệu không chỉ mở rộng tập dữ liệu mà còn đảm bảo chất lượng đầu vào. Hiện nay, các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh đang được sử dụng để tăng cường dữ liệu một cách nhanh chóng, chính xác, trở thành công cụ hữu ích trong nhiều ngành công nghiệp, từ tài chính, sản xuất đến chăm sóc sức khỏe, quản lý tài liệu.
2. Cách thức hoạt động của Data augmentation
Data augmentation không chỉ là việc tăng số lượng dữ liệu mà còn là quá trình tổ chức, tối ưu hóa dữ liệu nhằm phục vụ những mục đích cụ thể, chẳng hạn như huấn luyện các mô hình học máy (ML) hay quản lý dữ liệu doanh nghiệp.
Quá trình hoạt động tăng cường dữ liệu thường bao gồm 3 bước chính:
Khám phá tập dữ liệu
Tăng cường dữ liệu hiện có
Tích hợp các biểu mẫu dữ liệu
2.1 Khám phá tập dữ liệu
Đây là bước đầu tiên và quan trọng nhằm đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào được hiểu, đánh giá toàn diện trước khi thực hiện bất kỳ thao tác nào. Mục đích là để hiểu rõ bối cảnh và giới hạn của dữ liệu hiện tại để xây dựng chiến lược tăng cường phù hợp, từ đó đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào đáp ứng các tiêu chuẩn của hệ thống quản lý tài liệu chuyên nghiệp.
Phân tích dữ liệu hiện có:
- Đánh giá chất lượng: Tìm kiếm dữ liệu bị lỗi, thiếu hoặc không đồng nhất.
- Xác định sự đa dạng và độ bao phủ: Kiểm tra xem dữ liệu có đủ đại diện cho các trường hợp cần thiết không.
Tìm kiếm lỗ hổng trong tập dữ liệu:
- Phát hiện sự thiên lệch: Xem xét liệu dữ liệu có tập trung quá nhiều vào một nhóm đặc điểm nào không, chẳng hạn như chỉ tập trung vào một loại tài liệu hoặc ngôn ngữ nhất định.
- Bổ sung các biến thể bị thiếu sót: Ví dụ, đối với doanh nghiệp quản lý tài liệu, các biến thể có thể là các định dạng hợp đồng, hóa đơn từ nhiều lĩnh vực khác nhau.
2.2 Tăng cường dữ liệu hiện có
Data augmentation thực chất là việc biến đổi các yếu tố trong dữ liệu hiện tại để tạo ra các mẫu dữ liệu mới với nội dung đa dạng nhưng vẫn giữ được tính hợp lệ, giá trị thông tin.
Thực hiện các thao tác biến đổi:
- Hình ảnh: Xoay, lật, cắt, thay đổi ánh sáng, hoặc thêm nhiễu để tạo ra các phiên bản tài liệu số hóa đa dạng, giúp hệ thống nhận diện hình ảnh chính xác hơn.
- Văn bản: Thay thế từ đồng nghĩa, thay đổi cấu trúc câu, hoặc mở rộng bối cảnh để hệ thống hiểu, xử lý được nhiều dạng tài liệu hơn, từ biên bản họp đến hợp đồng thương mại.
- Âm thanh (nếu áp dụng): Thay đổi tần số, thêm nhiễu nền, hoặc điều chỉnh tốc độ phát nhằm cải thiện khả năng xử lý, nhận dạng giọng nói trong tài liệu ghi âm.
Các tác vụ này giúp tăng tính đa dạng của dữ liệu, tạo điều kiện cho các mô hình học máy hoặc hệ thống quản lý tài liệu thích nghi với nhiều kịch bản thực tế. Điều này đặc biệt hữu ích trong việc số hóa tài liệu doanh nghiệp khi phải xử lý khối lượng lớn tài liệu với định dạng và nội dung không đồng nhất.
2.3 Tích hợp các biểu mẫu dữ liệu
Sau khi tăng cường, các mẫu dữ liệu mới cần được chuẩn hóa và tích hợp để phục vụ các mục tiêu cụ thể, chẳng hạn như xây dựng kho lưu trữ thông minh hoặc huấn luyện mô hình AI.
- Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: Hợp nhất dữ liệu từ các định dạng khác nhau như hình ảnh, văn bản, âm thanh để tạo ra một hệ thống dữ liệu tổng hợp, linh hoạt.
- Chuẩn hóa dữ liệu: Đảm bảo tất cả dữ liệu đều tuân thủ một định dạng chung, giúp hệ thống quản lý tài liệu dễ dàng phân loại, xử lý.
- Ứng dụng trong quản lý tài liệu: Các biểu mẫu giấy tờ, chẳng hạn như hợp đồng, hóa đơn, hoặc tài liệu pháp lý,…đều có thể được tăng cường và tích hợp để tối ưu hóa hiệu quả lưu trữ, tra cứu trong các hệ thống như LV SureDMS của Lạc Việt. Điều này này tạo ra một nền tảng đồng bộ, dễ truy cập, đảm bảo tính chính xác cao khi khai thác tài liệu.
3. 5 Loại kỹ thuật Data augmentation phổ biến nhất
3.1 Computer vision
Data augmentation là một kỹ thuật trung tâm trong các tác vụ thị giác máy tính. Nó giúp tạo ra các biểu diễn dữ liệu đa dạng và giải quyết tình trạng mất cân bằng lớp trong tập dữ liệu đào tạo. Ứng dụng đầu tiên của phép tăng cường trong thị giác máy tính là thông qua phép tăng cường vị trí. Cụ thể:
- Biến đổi hình ảnh: Sử dụng các kỹ thuật như xoay, lật, thay đổi kích thước hoặc cắt cúp hình ảnh để tạo ra các biến thể.
- Điều chỉnh màu sắc: Thay đổi độ sáng, độ tương phản hoặc độ bão hòa để cải thiện khả năng nhận diện, đa dạng hóa dữ liệu đầu vào.
- Thêm nhiễu: Tạo ra các mẫu ảnh có nhiễu nhằm giúp mô hình nhận diện tốt hơn trong môi trường thực tế.
Trong doanh nghiệp, kỹ thuật này giúp số hóa tài liệu như hóa đơn, hợp đồng và biên bản với khả năng xử lý các biến thể về độ nét, góc chụp hoặc ánh sáng.
3.2 Tăng cường dữ liệu âm thanh
Các tệp âm thanh, chẳng hạn như bản ghi âm giọng nói, cũng là một lĩnh vực phổ biến mà doanh nghiệp có thể sử dụng tăng cường dữ liệu. Data augmentation thường áp dụng cho các tệp âm thanh như ghi âm giọng nói, thông báo hoặc dữ liệu từ cảm biến âm thanh.
- Thay đổi tốc độ và cao độ: Điều chỉnh để tạo ra các biến thể âm thanh, giúp mô hình xử lý đa dạng các giọng điệu và cách phát âm.
- Thêm nhiễu: Tạo các bản ghi âm với tiếng ồn nền hoặc âm thanh môi trường để tăng khả năng xử lý dữ liệu trong điều kiện thực tế.
- Chèn các đoạn ngắt: Chuyển tiếp hoặc cắt bớt các đoạn âm thanh để huấn luyện mô hình xử lý dữ liệu không đồng nhất.
Trong doanh nghiệp, các trợ lý ảo hoặc hệ thống chăm sóc khách hàng sử dụng kỹ thuật này để nhận diện, phản hồi chính xác trong nhiều tình huống khác nhau.
3.3 Tăng cường dữ liệu văn bản
Đây là kỹ thuật quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), ứng dụng cho các tài liệu văn bản như hợp đồng, email hoặc nội dung từ chatbot. Các chuyển đổi dữ liệu văn bản bao gồm:
- Thay thế từ đồng nghĩa: Tạo ra các biến thể văn bản với từ ngữ khác nhau nhưng vẫn giữ nguyên ý nghĩa.
- Xáo trộn thứ tự: Thay đổi vị trí từ hoặc câu để huấn luyện mô hình hiểu ngữ cảnh đa dạng.
- Xóa hoặc chèn từ: Loại bỏ các từ không cần thiết hoặc thêm từ bổ sung để tạo ra các mẫu văn bản khác biệt.
Trong hệ thống quản lý tài liệu, kỹ thuật này giúp xử lý và trích xuất thông tin từ nhiều định dạng tài liệu khác nhau, chẳng hạn như email hay báo cáo.
3.4 Tạo dữ liệu tổng hợp
Tạo dữ liệu tổng hợp dựa trên các đặc điểm của tập dữ liệu ban đầu, thường thông qua các thuật toán tiên tiến như Generative Adversarial Networks (GAN). Data augmentation sử dụng các thuật toán để tạo ra dữ liệu mới có cấu trúc tương tự dữ liệu gốc, ví dụ như hình ảnh giả lập hoặc nội dung mô phỏng.
Doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp để kiểm tra quy trình hoặc huấn luyện các mô hình AI mà không cần thu thập dữ liệu thực tế, giúp tiết kiệm thời gian, chi phí.
3.5 Đào tạo đối nghịch
Phương pháp này tập trung vào việc kiểm tra, nâng cao khả năng chống lại lỗi hoặc tấn công của mô hình AI. Từ đó tạo ra các biến thể dữ liệu với những thay đổi rất nhỏ, chẳng hạn như nhiễu không đáng kể trên hình ảnh hoặc văn bản, để mô phỏng các tình huống khó.
Trong bảo mật doanh nghiệp, đào tạo đối nghịch giúp kiểm tra khả năng hệ thống xử lý các tấn công hoặc lỗi dữ liệu.
4. Vì sao doanh nghiệp cần ứng dụng kỹ thuật tăng cường dữ liệu
Trong môi trường hiện nay, doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào các mô hình học máy (Machine Learning – ML) và học sâu (Deep Learning – DL) để cải thiện khả năng phân tích, ra quyết định. Tuy nhiên, việc xây dựng và huấn luyện các mô hình ML/AI đòi hỏi một khối lượng lớn dữ liệu có chất lượng.
Data Augmentation là một kỹ thuật quan trọng giúp cải thiện chất lượng, hiệu quả của các mô hình này mà không cần phải thu thập thêm quá nhiều dữ liệu mới. Cùng tìm hiểu vì sao kỹ thuật tăng cường dữ liệu lại quan trọng đối với doanh nghiệp.
4.1 Nâng cao hiệu suất mô hình ML và DL
Các mô hình Machine Learning và Deep Learning yêu cầu một tập dữ liệu đa dạng để học, đưa ra dự đoán chính xác. Việc tăng cường dữ liệu giúp làm giàu các tập dữ liệu ban đầu, tạo ra nhiều biến thể khác nhau từ dữ liệu gốc. Khi đó, mô hình sẽ được huấn luyện với các tính năng đa dạng hơn, từ đó nâng cao khả năng tổng quát hóa, cải thiện hiệu suất trong môi trường thực tế.
Cụ thể, doanh nghiệp có thể sử dụng các kỹ thuật như xoay, thay đổi độ sáng, hoặc thay đổi màu sắc của tài liệu để tạo ra các biến thể của dữ liệu đầu vào. Điều này giúp mô hình học được từ những tình huống khác nhau, không chỉ dừng lại ở dữ liệu huấn luyện ban đầu. Nhờ vậy mô hình có thể dự đoán chính xác hơn, đáp ứng linh hoạt với nhiều tình huống thực tế khác nhau trong quá trình vận hành doanh nghiệp.
4.2 Giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu
Một trong những vấn đề lớn trong việc huấn luyện các mô hình ML là việc thu thập và chuẩn bị một lượng lớn dữ liệu. Điều này không chỉ tốn kém về chi phí mà còn mất thời gian. Data Augmentation giúp doanh nghiệp giảm thiểu việc thu thập dữ liệu mới bằng cách tận dụng tối đa dữ liệu sẵn có.
Doanh nghiệp có thể sử dụng các kỹ thuật tăng cường như tạo dữ liệu tổng hợp hoặc thay đổi các thuộc tính dữ liệu (chẳng hạn như ánh sáng, góc quay của hình ảnh) để bổ sung cho tập dữ liệu hiện có. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn giúp mô hình học được từ một nguồn dữ liệu phong phú hơn mà không cần mở rộng quy mô thu thập.
4.3 Giảm thiểu tình trạng Overfitting
Overfitting là hiện tượng khi một mô hình học máy chỉ thành thạo trong việc dự đoán trên dữ liệu huấn luyện nhưng lại gặp khó khăn trong việc áp dụng kiến thức vào dữ liệu mới. Tình trạng này thường xảy ra khi tập dữ liệu huấn luyện quá hẹp và không đại diện cho đủ các tình huống có thể gặp phải trong thực tế. Việc tăng cường dữ liệu giúp tạo ra các biến thể phong phú, ngăn ngừa việc mô hình quá khớp vào tập dữ liệu huấn luyện.
Các doanh nghiệp sẽ nhận thấy hiệu quả rõ rệt khi mô hình không chỉ hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện mà còn có thể đưa ra dự đoán chính xác trong các tình huống thực tế. Data augmentation giúp mô hình học được từ nhiều kiểu dữ liệu khác nhau, giảm thiểu khả năng quá khớp và giúp hệ thống nhận diện tài liệu, văn bản hoặc hình ảnh chính xác hơn khi áp dụng vào công việc thực tế.
4.4 Cải thiện quyền riêng tư dữ liệu
Khi sử dụng dữ liệu nhạy cảm như thông tin khách hàng, dữ liệu tài chính hay tài liệu pháp lý, việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu trở nên vô cùng quan trọng. Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu giúp tạo ra dữ liệu tổng hợp mà không làm lộ thông tin nhạy cảm. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ngành yêu cầu bảo mật cao, như tài chính hoặc y tế.
Doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp thay vì sử dụng dữ liệu gốc để huấn luyện các mô hình học sâu. Điều này không chỉ giúp bảo vệ quyền riêng tư mà còn giảm thiểu rủi ro vi phạm bảo mật dữ liệu. Mô hình vẫn có thể học được các đặc tính quan trọng mà không tiếp xúc trực tiếp với dữ liệu nhạy cảm.
5. Data augmentation được ứng dụng trong lĩnh vực nào?
Data Augmentation đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy (ML) và học sâu (DL). Các ứng dụng này không chỉ tối ưu hóa kết quả mà còn giúp doanh nghiệp giảm thiểu chi phí, thời gian thu thập dữ liệu. Dưới đây là một số lĩnh vực điển hình mà kỹ thuật tăng cường dữ liệu được áp dụng:
5.1 Tài chính – Kế toán
Trong lĩnh vực tài chính, tăng cường dữ liệu có thể tạo ra các trường hợp gian lận giả lập để huấn luyện các mô hình phát hiện gian lận, qua đó giúp các hệ thống phân tích và nhận diện các giao dịch bất thường, từ đó giảm thiểu rủi ro cho doanh nghiệp.
Việc tạo ra các giao dịch giả lập giúp mô hình học máy nhận diện được các mẫu giao dịch bất thường trong ngân hàng, thẻ tín dụng, hoặc các giao dịch trực tuyến. Ngoài ra, kỹ thuật này cũng hỗ trợ cải thiện dự đoán rủi ro tín dụng, giúp các ngân hàng xác định khách hàng tiềm ẩn rủi ro.
5.2 Sản xuất
Trong ngành sản xuất, việc sử dụng Data augmentation giúp cải thiện các mô hình học máy trong việc phát hiện lỗi sản phẩm. Các mô hình có thể được huấn luyện với các biến thể hình ảnh của sản phẩm để nhận diện khiếm khuyết hoặc lỗi trong quá trình sản xuất.
Các công ty sản xuất có thể sử dụng hình ảnh tăng cường để phát hiện các lỗi nhỏ như vết trầy xước, nứt vỡ trên bề mặt sản phẩm, điều này giúp giảm thiểu số lượng sản phẩm bị lỗi đưa vào dây chuyền sản xuất và tăng năng suất.
5.3 Bán lẻ
Tăng cường dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong ngành bán lẻ, nơi các mô hình học máy được sử dụng để phân loại sản phẩm, tối ưu hóa dự báo nhu cầu và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
Tăng cường dữ liệu hình ảnh của sản phẩm có thể giúp các mô hình nhận diện sản phẩm trong các điều kiện khác nhau như ánh sáng yếu, góc chụp khác nhau hoặc nền phức tạp. Điều này giúp nâng cao khả năng nhận dạng sản phẩm, tạo ra trải nghiệm mua sắm mượt mà cho khách hàng.
5.4 Quản lý tài liệu
Data augmentation cũng có ứng dụng quan trọng trong việc quản lý tài liệu, đặc biệt trong quá trình số hóa tài liệu từ bản in hoặc scan. Các công nghệ như OCR kết hợp với kỹ thuật tăng cường dữ liệu có thể giúp nhận diện, xử lý các tài liệu phức tạp, từ đó tối ưu hóa quá trình lưu trữ và tìm kiếm thông tin.
Lạc Việt áp dụng kỹ thuật tăng cường dữ liệu vào các hệ thống quản lý tài liệu như LV SureDMS. Việc sử dụng OCR kết hợp với tăng cường dữ liệu giúp cải thiện khả năng nhận dạng các tài liệu có định dạng phức tạp hoặc các văn bản trong ngôn ngữ ít phổ biến. Điều này giúp cải thiện độ chính xác khi phân loại, tìm kiếm, lưu trữ tài liệu.
Giải pháp quản lý hồ sơ – tài liệu LV SureDMS chuyên nghiệp
Hỗ trợ tổ chức số hóa 100% hồ sơ lưu trữ
- Cho phép tạo mới hồ sơ lưu trữ với đầy đủ thông tin theo chuẩn Dublin core.
- Cho phép lưu trữ nhiều loại định dạng (văn bản, hình ảnh, video, tệp âm thanh,…) theo nhu cầu công việc.
- Hỗ trợ quản lý cả hồ sơ giấy và hồ sơ số hóa, quản lý thông tin vị trí lưu trữ, tình trạng hiện có của hồ sơ.
- Tích hợp với thiết bị số hóa hồ sơ giúp số hóa hồ sơ trong 1 click chuột.
Bảo quản hồ sơ an toàn, chỉnh lý dễ dàng
- Tổ chức dữ liệu đa cấp: Kho, các kệ và hộp hồ sơ theo cấu trúc riêng từng mô hình tổ chức.
- Hỗ trợ tổ chức lưu trữ đa kho ở nhiều vị trí khác nhau và phân quyền quản lý độc lập trên từng kho lưu trữ.
- Tích hợp công nghệ Barcode/ QRCode/ RFID để quản lý hồ sơ và thành phần hồ sơ.
- Hỗ trợ in danh mục hồ sơ nộp lưu, mẫu tờ mục lục của hồ sơ theo đúng tiêu chuẩn của Cục Văn thư Lưu trữ.
Khai thác tiện lợi, sử dụng mọi lúc mọi nơi
- Xem nhanh tài liệu trực tuyến không cần tải về máy.
- Có công cụ hỗ trợ: chỉnh sửa, xóa, di chuyển, sao chép, tải tài liệu, đánh dấu yêu thích,…
- Cho phép tìm kiếm theo từ khóa, loại tài liệu, hồ sơ và tìm kiếm theo nội dung trong tài liệu.
- Cho phép mượn/trả hồ sơ trực tuyến thông qua phần mềm hoặc ứng dụng di động.
- Tích hợp quy trình phê duyệt yêu cầu mượn online và tự động thu hồi quyền truy cập hồ sơ khi hết hạn mượn.
Quản trị linh hoạt bằng công cụ trực quan
- Quản lý tình trạng khai thác kho tài liệu, quản lý mượn – trả và chính sách mượn trả.
- Cho phép phân quyền nhiều cấp độ và giới hạn quyền của người dùng được cấp quyền truy cập nhằm kiểm soát việc tiếp cận các tài liệu theo độ mật khác nhau.
- Cho phép chuyển dữ liệu từ file excel biên mục hồ sơ lưu trữ vào hệ thống.
- Tích hợp với các hệ thống khác để thống nhất lưu trữ hồ sơ tập trung 1 nơi.
5.5 Sức khỏe – Y tế
Trong ngành y tế, đặc biệt là chẩn đoán hình ảnh, việc tăng cường dữ liệu giúp cải thiện khả năng phát hiện và nhận dạng các bệnh lý từ hình ảnh y tế như X-quang, CT scan hay MRI. Thông qua việc tạo ra các biến thể của hình ảnh (ví dụ như xoay, phóng to, thay đổi độ sáng), các mô hình học máy có thể nhận diện bệnh tật như ung thư, khối u hoặc các tổn thương mà không gặp phải hạn chế của dữ liệu thiếu hụt.
Việc tạo ra các hình ảnh y tế tổng hợp giúp tăng cường dữ liệu cho những bệnh hiếm gặp, nơi mà số lượng hình ảnh gốc rất ít. Điều này không chỉ cải thiện khả năng chẩn đoán mà còn giúp bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân khi sử dụng các dữ liệu tổng hợp thay vì dữ liệu thực tế.
Data augmentation không chỉ là một kỹ thuật bổ trợ trong quá trình phát triển AI/ML, mà còn là giải pháp chiến lược giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa dữ liệu và nâng cao hiệu quả hoạt động. Với khả năng tạo ra dữ liệu chất lượng cao, ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành nghề, kỹ thuật này mang đến cơ hội lớn để doanh nghiệp bứt phá trong thời đại số.
HÔNG TIN LIÊN HỆ:
- Công ty Cổ phần Tin Học Lạc Việt
- Hotline: 0901 555 063 | (+84.28) 3842 3333
- Email: info@lacviet.vn – Website: https://lacviet.vn
- Trụ sở chính: 23 Nguyễn Thị Huỳnh, P. 8, Q. Phú Nhuận, TP. Hồ Chí Minh
