Augmentarea datelor
Augmentarea datelor este o familie de tehnici care extind artificial un set de date de antrenament prin aplicarea de transformări ce păstrează etichetele asupra eșantioanelor existente. Sistematizată inițial pentru sarcini de clasificare a imaginilor, este acum aplicată pe scară largă în domeniile viziunii, textului, audio și tabelelor. A apărut ca un răspuns practic la lipsa cronică de date etichetate în învățarea profundă supervizată și rămâne o etapă standard de preprocesare în pipeline-urile moderne de rețele neuronale.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 2). Data Augmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Antrenament adversarialÎnvățare profundă↔ compare
- Învățare prin transferÎnvățare automată↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →