प्रशिक्षण मॉडल के लिए उपलब्ध डेटा की मात्रा बढ़ाने के लिए डेटा संवर्द्धन एक तकनीक है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न में किया जाता है। इसमें घुमाव, फ़्लिप, चमक या कंट्रास्ट में परिवर्तन और शोर या विकृतियों को जोड़कर मौजूदा डेटा के नए और विविध संस्करण बनाना शामिल है। ये संशोधित इनपुट छवियां किसी मॉडल की सटीकता और प्रदर्शन को परिवर्तनशीलता और वास्तविक दुनिया की स्थितियों के लिए अधिक मजबूत बनाकर बेहतर बनाने में मदद कर सकती हैं। संक्षेप में, डेटा संवर्द्धन एक डेटासेट की विविधता का विस्तार करता है, और इस तरह, ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग से संबंधित मुद्दों को हल करने में मदद करता है।
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