Augmentation des données

L'augmentation des données est une famille de techniques qui étendent artificiellement un ensemble de données d'entraînement en appliquant des transformations préservant les étiquettes aux échantillons existants. Initialement systématisée pour les tâches de classification d'images, elle est maintenant largement appliquée dans les domaines de la vision, du texte, de l'audio et des données tabulaires. Elle est apparue comme une réponse pratique à la rareté chronique des données étiquetées dans l'apprentissage profond supervisé et reste une étape de prétraitement standard dans les pipelines de réseaux de neurones modernes.