データ拡張（Data Augmentation）

データ拡張とは、既存のサンプルにラベルを保持する変換を適用することで、学習データセットを人工的に拡張する技術群のことである。元々は画像分類タスクのために体系化されたが、現在ではコンピュータビジョン、自然言語処理、音声、表形式データといった幅広い領域に応用されている。教師あり深層学習におけるラベル付きデータの慢性的な不足に対する実用的な解決策として登場し、現代のニューラルネットワークパイプラインにおける標準的な前処理ステップであり続けている。