Аугментация данных - что это такое, определение термина
- Аугментация данных
- представляет собой набор методов и техник, используемых для искусственного увеличения объема обучающих данных для моделей машинного обучения. Это достигается путем применения различных преобразований к исходным данным, таким как повороты, отражения, изменение яркости или контраста изображений, добавление шума к аудио сигналам, замена слов в текстовых данных и так далее. Цель аугментации данных заключается в расширении разнообразия обучающих примеров, что позволяет моделям лучше обобщать на новые, невиданные ранее данные и повышать свою точность и устойчивость.
Детальная информация
Аугментация данных - это набор методов, используемых для увеличения объёма обучающих данных для моделей машинного обучения. Это достигается путём создания новых образцов данных из существующих,Applying transformations to existing data points while preserving the underlying information.
Существует множество техник аугментации, которые зависят от типа данных. Например, для изображений можно применять повороты, отражения, изменение яркости и контраста, обрезку и добавление шума. Для текстовых данных можно использовать синонимизацию слов, перестановку фраз, удаление или добавление слов.
Аугментация данных полезна по нескольким причинам. Во-первых, она может помочь преодолеть проблему ограниченного количества обучающих данных, что особенно актуально для сложных моделей, требующих большие объемы информации для обучения. Во-вторых, аугментация может повысить обобщающую способность модели, делая её более устойчивой к вариациям в реальных данных. В-третьих, она может помочь избежать переобучения модели, когда она слишком хорошо подстраивается под обучающие данные и плохо работает на новых данных.
Важно отметить, что аугментация данных должна проводиться с осторожностью, чтобы не исказить исходную информацию и не привести к снижению качества модели. Выбор подходящих техник аугментации зависит от конкретной задачи и типа данных.