Machine learningTraining techniques

Povećanje podataka

Povećanje podataka je skupina tehnika koje umjetno proširuju skup podataka za treniranje primjenom transformacija koje čuvaju oznake na postojećim uzorcima. Izvorno sistematizirano za zadatke klasifikacije slika, sada se široko primjenjuje u domenama vida, teksta, zvuka i tabličnih podataka. Nastalo je kao praktičan odgovor na kroničnu oskudicu označenih podataka u nadziranom dubokom učenju i ostaje standardni korak pretobrade u modernim cjevovodima neuronskih mreža.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Izvori

  1. Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A survey on image data augmentation for deep learning. Journal of Big Data, 6, 60. DOI: 10.1186/s40537-019-0197-0

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 2). Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/deep-learning/data-augmentation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citirana u

ScholarGateData Augmentation (Data Augmentation). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/deep-learning/data-augmentation · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026