Veri artırma, eğitim modelleri için mevcut veri miktarını artırmak için makine öğrenimi ve bilgisayar görüşünde kullanılan bir tekniktir. Döndürme, çevirme, parlaklık veya kontrastta değişiklik gibi dönüşümler uygulayarak ve gürültü veya bozulma ekleyerek mevcut verilerin yeni ve çeşitli versiyonlarını oluşturmayı içerir. Bu değiştirilmiş giriş görüntüleri, değişkenliğe ve gerçek dünya koşullarına karşı daha dayanıklı hale getirerek bir modelin doğruluğunu ve performansını geliştirmeye yardımcı olabilir. Özünde, veri artırma, bir veri kümesinin çeşitliliğini genişletir ve bu nedenle, fazla uydurma ve yetersiz uydurma ile ilgili sorunların ele alınmasına yardımcı olur.
Yayın tarihi: