Аугментация данных - что это такое, определение термина
- Аугментация данных
- - это процесс увеличения объема обучающей выборки путем внесения изменений или дополнений в существующие данные. В контексте искусственного интеллекта аугментация данных используется для улучшения качества обучения моделей и повышения их обобщающей способности. Путем варьирования параметров, отражающих различные аспекты данных, можно создать новые варианты для обучения моделей, что помогает им лучше распознавать и обрабатывать разнообразные ситуации.
Детальная информация
Аугментация данных - это процесс создания новых данных путем модификации уже имеющихся. Этот подход широко используется в машинном обучении и искусственном интеллекте для улучшения производительности моделей за счет увеличения объема тренировочных данных.
Основная цель аугментации данных - расширить набор данных, чтобы модель могла обучаться на более разнообразных примерах и лучше обобщать информацию. Примеры методов аугментации данных включают изменение яркости, контраста или цветовых оттенков изображений, добавление шума или искажений, поворот, отражение или масштабирование объектов на изображениях и многое другое.
Благодаря аугментации данных модели становятся стабильнее и устойчивее к различным вариациям в данных, что помогает избежать переобучения и повысить общую производительность модели. Также аугментация данных обычно помогает сократить количество данных, необходимых для обучения модели, что особенно полезно в случаях, когда доступ к большим объемам данных ограничен.
Таким образом, аугментация данных играет важную роль в области искусственного интеллекта, позволяя создавать более эффективные и точные модели на основе ограниченных ресурсов данных.