Работа с данными в PyTorch

Способы работы с данными с помощью Pytorch

• Работа с данными является ключевым этапом в любом проекте машинного обучения.
• Качество и подготовка данных напрямую влияют на эффективность модели.
• PyTorch предоставляет мощные инструменты для загрузки, предобработки и трансформации данных, что значительно упрощает работу с различными типами информации, такими как изображения, тексты или числовые данные.
• В данном материале рассматриваются основные аспекты работы с данными в PyTorch, начиная с изучения DataLoader, далее предобработка данных.
• Также уделяется внимание работе с изображениями и текстами.
• Будет разобрано, как организовать наборы данных и выполнить их разделение на обучающую, валидационную и тестовую выборки.

Словарь терминов

• Computer Vision (CV) — область искусственного интеллекта, занимающаяся обработкой и анализом изображений и видео.
• Dataset — коллекция данных, используемых для обучения и тестирования моделей машинного обучения.
• DataLoader — инструмент в PyTorch, позволяющий загружать данные из датасета пакетами (batches) и выполнять их предобработку.
• Natural Language Processing (NLP) — область искусственного интеллекта, занимающаяся обработкой и анализом текстовых данных.
• Аугментация данных — процесс создания измененных версий исходных данных (например, изображений или текста) для увеличения объема обучающего набора.
• Батчи — это подмножества данных, на которые разбивается обучающий набор для более эффективного обучения модели.
• Векторизация — процесс преобразования данных (например, текста) в числовые представления (векторы), которые могут быть использованы в моделях машинного обучения.
• Лейблы (метки) — это выходные значения, которые модель должна предсказать.
• Недообучение — явление, при котором модель не может достаточно хорошо обучиться на обучающих данных.
• Переобучение — явление, при котором модель слишком хорошо обучается на обучающих данных, но плохо обобщает знания на новых данных.
• Признаки (Features) — это входные данные, которые используются для обучения модели.
• Сверточные нейронные сети (CNN) — тип нейронных сетей, специально разработанный для работы с изображениями.
• Токенизация — процесс разбиения текста на более мелкие единицы, называемые токенами (например, слова, подслова или символы).

Загрузка данных с использованием DataLoader в PyTorch

• DataLoader является неотъемлемой частью любой программы глубокого машинного обучения, так как он позволяет эффективно организовать процесс загрузки данных, их обработки и использования для обучения модели.
• В реальных задачах машинного обучения данные часто бывают объемными и сложными: изображения могут занимать гигабайты памяти, текстовые данные требуют предобработки (токенизация, векторизация).
• Прямая работа с такими данными может привести к проблемам. Например, нехватка памяти: если все данные загружены сразу, это может перегрузить оперативную память.
• DataLoader решает эти проблемы, предоставляя: пакетную обработку данных, автоматическое перемешивание, параллельную загрузку.
• Dataset — это объект, хранящий данные. В PyTorch есть два типа датасетов: базовый класс torch.utils.data.Dataset и готовые датасеты, например, torchvision.datasets для изображений.
• DataLoader – это обертка над Dataset, которая предоставляет итератор для удобной загрузки данных.

Использование готовых датасетов

• PyTorch предоставляет множество готовых датасетов, например, загрузка датасета MNIST.

Создание собственного Dataset

• Если есть собственные данные, можно создать собственный класс, унаследованный от torch.utils.data.Dataset.

Основные параметры DataLoader

• dataset: Используемый датасет.
• batch_size: Размер батча.
• shuffle: Перемешивание данных перед каждой эпохой, полезно избегать переобучения.
• num_workers: Количество потоков для загрузки данных.
• batch_size задает размер одного батча (пакета).
• shuffle задает необходимость перемешивания данных.
• num_workers определяет количество потоков для параллельной загрузки данных.
• drop_last. Если True, последний неполный батч отброшен.

Практические советы

• Оптимизация загрузки данных, использование num_workers для ускорения загрузки.
• Работа с большими датасетами, использование ленивую загрузку (lazy loading).
• Трансформации данных, всегда применяйте необходимые преобразования данных (например, нормализацию) через transform.
• Отладка, проверка формы данных и меток на каждом шаге.

Предобработка данных и их трансформации

• Предобработка данных является фундаментальным для успешной работы с моделями. В классическом машинном обучении данные проходят такие этапы: обработка пропущенных значений, кодирование категориальных данных, масштабирование и нормализация, балансировка данных.
• В обучении нейросетей данные тоже нужно предобработать.

Для изображений важны следующие преобразования:

• Приведение всех изображений к одному размеру.
• Нормализация пиксельных значений.
• Аугментация данных, т.е добавление измененных версий изображений.

Текстовые данные требуют специфической обработки:

• Токенизация – разделение текста на слова или символы.
• Удаление стоп-слов.
• Векторизация, т.е преобразование текста в числовые представления/

Работа с изображениями

• Работа с изображениями в задачах машинного обучения требует особого внимания к их предобработке, так как модели, такие как сверточные нейронные сети (CNN), чувствительны к формату и содержанию данных, поэтому предобработка становится критически важной.
• Первый шаг - приведение изображений к одному размеру.

Существуют разные методы изменения размера (resizing):

• Изменение размера без сохранения пропорций.
• Изменение размера с сохранением пропорций, при котором добавляются «пустые» области (padding).
• Затем идет Нормализация.
• Пиксельные значения изображений обычно находятся в диапазоне [0, 255].При нормализации значения пикселей приводятся к стандартному диапазону [0,1] через деление значений на 255.

Еще один важный war предобработки – аугментация.

• Аугментация данных — это преобразование существующих тренировочных данных таким образом, чтобы обучающий набор данных стал более разнообразным и обширным без сбора новых экземпляров.

Основные техники аугментации включают:

• Геометрические преобразования: повороты, масштабирование, сдвиги, искажение (например, перспективное преобразование).
• Цветовые модификации: изменение яркости, контраста, насыщенности, добавление шума
• Случайное обрезание (random cropping) и перевороты изображений (flipping).
• Эластичные преобразования: для создания искажений, которые имитируют реальные физические изменения объектов.
• Смешивание изображений: комбинирование частей различных изображений для создания новых примеров.
• На практике аугментация данных часто реализуется с помощью различных библиотек, таких как torchvision, Augmentor, Albumentations и imgaug.

Работа с текстом

• Для начала необходимо собрать данные и предварительно их обработать, например, удалить спецсимволы и стоп-слова, привести текст к нижнему регистру и токенизировать.
• Затем извлечь признаки и выбрать необходимые функции, используя векторизацию. Векторизация - это процесс преобразования текстовых данных в числовые векторы.
• После выбрать модель, обучить ее и оценить полученный результат.

Токенизация решает несколько важных задач:

• Преобразование текста в числовое представление.
• Упрощение анализа текста.
• Унификация данных.

Разные типы токенизации:

• Word tokenization (токенизация по словам); Текст разбивается на отдельные слова, что является наиболее распространенным типом.
• Character Tokenization (Tокенизация по символам); Текст разбивается на отдельные символы.
• Subword Tokenization (Токенизация по подсловам); Текст разбивается на подслова (части слов).
• Библиотека NLTK - предоставляет множество инструментов для работы с текстом, включая токенизацию.
• SpaCy - мощная библиотека для NLP, которая включает встроенную токенизацию.
• Hugging Face Transformers предоставляет готовые токенизаторы для современных моделей, таких как BERT, GPT и других.

Токенизация состоит из нескольких этапов:

• Предварительная обработка, в которой текст очищается и удаляются лишние пробелы.
• Разбиение текста.
• Постобработка: можно удалить стоп-слова или провести лемматизацию/стемминг.

Векторизация.

• Векторизация - процесс преобразования текстовых данных в числовые векторы.

Инструменты векторизации:

• Bag of words
• Word2Vec
• FastText
• TF-IDF
• Glove
• BPE (Byte-pair encoding)

Bag of words

• Является методом векторизации текстовых данных, где документ представлен как неупорядоченное множество слов, игнорируя грамматическую структуру и порядок слов, но сохраняя их количество.

TF-IDF или Term Frequency-Inverse Document Frequency

• Статистическая мера, которая используется для оценки важности слова в контексте документа.
• TF (term frequency) измеряет, насколько часто слово встречается в документе.
• IDF (inverse document frequency) измеряет, насколько важно слово во всем корпусе.

Word2Vec

• Это метод представления слов в векторном пространстве, в основе которого лежит нейронная сеть.
• Существует две основные архитектуры: "Continuous Bag of Words" (CBOW) и модель "Skip-Gram".

FastText

• Это библиотека для изучения встраивания слов и классификации текста с добавленной поддержкой символьных n-grams.
• N-grams позволяют FastText изучать векторы не только для отдельных слов, но и для их частей.

Glove

• Метод получения векторных представлений путем выстраивания матрицы совместной встречаемости, которая учитывает насколько часто слова появляются в одном контексте во всем корпусе.

BPE (Byte-pair encoding)

• Это техника токенизации подслов, которая направлена на сокращение размера словаря без потери качества.

Наборы данных и разделение данных

• Правильная организация наборов данных и их разделение на обучающую, валидационную и тестовую выборки играют важнейшую роль в создании качественных моделей.
• Наборы данных (Datasets) — это коллекции данных, которые используются для обучения и оценки нейронных сетей.

Наборы данных содержат:

• Признаки (Features) – входные данные.
• Метки (Labels) — выходные данные.

Основные наборы данных:

• Обучающая выборка (Training Set) — подмножество данных, которое используется для обучения модели, обычно 60–80% от общего объема данных.
• Валидационная выборка (Validation Set) — подмножество данных, которое используется для настройки гиперпараметров и оценки производительности модели во время обучения, обычно 10—20% от общего объема данных.
• Тестовая выборка (Test Set) — подмножество данных, которое используется для финальной оценки модели после завершения обучения, обычно 10—20% от общего объема данных.

Методы разделения данных:

• Случайное перемешивание и выделить доли для каждого набора.

Альтернативные методы:

• Кросс-валидация (Cross-Validation).
• Стратифицированное разделение.

В заключение

• Обработка данных — важнейший этап в разработке моделей машинного обучения.
• Было изучено, как использовать DataLoader для загрузки данных, а также как применять различные трансформации для их предобработки.
• Рассмотрены особенности работы с изображениями и текстами, что позволит вам адаптировать данные под специфику задачи.
• Рассмотрено, как правильно организовывать наборы данных и выполнять их разделение, чтобы обеспечить корректное обучение и оценку модели.