Augmentation des données

term_id: data_augmentation

Category: training_techniques

Definition

Cette méthode agrandit artificiellement l’ensemble d’apprentissage en créant des versions modifiées des échantillons existants, telles que la rotation d’images, l’ajout de bruit à l’audio ou le remplacement par des synonymes dans le texte. Elle aide à prévenir

Summary

L’augmentation des données est une technique utilisée pour accroître la diversité et la taille des ensembles d’apprentissage en appliquant des transformations aux points de données existants.

Key Concepts

  • Prévention du surapprentissage
  • Extension des ensembles de données
  • Généralisation
  • Transformations

Use Cases

  • Amélioration de la robustesse des modèles de vision par ordinateur
  • Optimisation des performances des modèles de TALN avec peu de textes
  • Équilibrage des ensembles de données déséquilibrés

Code Example

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from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
gen = ImageDataGenerator(rotation_range=20)