原標(biāo)題：大數(shù)據(jù)“軼事”：數(shù)據(jù)不夠用，“偽”數(shù)據(jù)來湊數(shù)

樂收生意寶 令人稱奇的大神級AI，都曾經(jīng)歷過無數(shù)次訓(xùn)練，AI訓(xùn)練的核心是數(shù)據(jù)，盡管數(shù)據(jù)驅(qū)動并不是AI算法訓(xùn)練的唯一方式，但不能否認的是，相對來說，擁有海量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，是AI滋生的更好溫床。

舉一個簡單的例子，與其他多個小語種翻譯比起來，英漢翻譯器的翻譯能力往往會更強，就是因為英漢互譯的使用頻率遠遠高于其他各語種的互譯。同理，人臉識別技術(shù)應(yīng)用率遠高于虹膜識別，因為人臉數(shù)據(jù)更方便收集。

數(shù)據(jù)匱乏或是采集成本高，是阻礙AI發(fā)展的一個重要原因。面對這種情況，數(shù)據(jù)增強技術(shù)應(yīng)運而生。

所謂數(shù)據(jù)增強技術(shù)，就像是數(shù)據(jù)的繁殖皿，可以讓數(shù)據(jù)進行“有絲分裂”，增強樣本擴大數(shù)據(jù)集。

就拿圖像數(shù)據(jù)來說，當(dāng)圖像數(shù)據(jù)不足時，可以對原圖像做一些改動，例如裁剪、旋轉(zhuǎn)、鏡像反轉(zhuǎn)、輕微的扭曲、增加噪點、增加遮擋物等等。也許對人類來說，被改動過的圖像很容易被識別，看出與原圖的差異。但對于AI來說，即使幾個像素點的變動，也是一個全新的數(shù)據(jù)樣本。

而應(yīng)用于文本數(shù)據(jù)，則有互譯和詞向量替換兩種方法。通過機器翻譯，將一句話從中文翻譯成英文，再由英文翻譯成中文，就可以實現(xiàn)語序、同義詞等等的調(diào)整替換，得到語料乘二的效果。以及通過自然語言生成技術(shù)，將一句話中的不同對象進行劃分并替換生成新的句子，就像同義詞、近義詞替換。

令人驚喜的是，這些數(shù)據(jù)增強技術(shù)也開始通過深度學(xué)習(xí)的加持逐漸提升效率。

去年4月，谷歌的AutoAugment技術(shù)，設(shè)計了一個自動搜索空間，利用搜索算法來確定適合數(shù)據(jù)集的圖像增強策略，制定執(zhí)行的順序并且自動執(zhí)行。比如將一個動物或植物照片數(shù)據(jù)集輸入給AutoAugment，AutoAugment通過計算會確定出先平移再剪裁是讓AI對于數(shù)據(jù)“陌生感”最大化的解決方案，然后開始自動執(zhí)行。是不是很精妙？
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