Aumento de datos

El aumento de datos es una familia de técnicas que expande artificialmente un conjunto de datos de entrenamiento aplicando transformaciones que preservan las etiquetas a las muestras existentes. Originalmente sistematizado para tareas de clasificación de imágenes, ahora se aplica ampliamente en dominios de visión, texto, audio y tabulares. Surgió como una respuesta práctica a la escasez crónica de datos etiquetados en el aprendizaje profundo supervisado y sigue siendo un paso de preprocesamiento estándar en los flujos de trabajo modernos de redes neuronales.