adataugmentációt

Adataumentációt, a machine learning modellek teljesítményének javítására használt technika, amely meglévő adatokból új, de hasonló adatokat hoz létre. Célja az adathalmaz méretének és sokszínűségének növelése, ami segít a modelleknek jobban általánosítani és ellenállóbbá válni a zajjal szemben. Különösen hasznos olyan területeken, ahol a nagyméretű, címkézett adatok beszerzése költséges vagy időigényes, mint például az orvosi képalkotás vagy az autonóm járművek.

Adataumentáció számos módszerrel valósítható meg, attól függően, hogy milyen típusú adatokkal dolgozunk. Képek esetében gyakori technikák közé tartozik a forgatás, tükrözés, vágás, színátalakítás és zaj hozzáadása. Szövegadatoknál a szinonimák cseréje, véletlenszerű szavak törlése vagy beszúrása, mondatok átrendezése, vagy akár fordítási technikák alkalmazása is lehetséges. Hangadatoknál a hangerő, a hangmagasság vagy a háttérzaj megváltoztatása gyakori.

Adataumentáció alkalmazása csökkenti a túltanulás (overfitting) kockázatát, mivel a modell több változatos példával találkozik a képzés során, így jobban fel tudja ismerni a lényegi mintázatokat a zajos vagy kis mértékben eltérő adatokban is. Hatékonyan növeli a modell robusztusságát, ami azt jelenti, hogy az kevésbé érzékeny a bemeneti adatokban bekövetkező apró változásokra. Bár nagymértékben javíthatja a modellek teljesítményét, fontos, hogy az augmentációs technikák ne torzítsák el az eredeti adatok lényegét és a hozzájuk tartozó címkéket.