Dataförstärkning
Vad är Dataförstärkning?
Dataförstärkning, eller data augmentation, är en teknik som används inom maskininlärning och AI för att artificiellt öka mängden träningsdata. Genom att manipulera och variera existerande data, som att rotera, spegla eller justera bilder, skapas nya datapunkter som förbättrar modellens prestanda och generaliseringsförmåga.
Användningsområden
Bildanalys: Förbättra träningen av bildigenkänningsmodeller genom att skapa variationer av befintliga bilder.
Hälsa och medicin: Öka träningsdatan för diagnostiska verktyg baserat på röntgenbilder eller annan medicinsk bildbehandling.
NLP: Variera textdata genom att byta ut synonymer eller ändra meningsstruktur.
Autonoma fordon: Simulera olika körförhållanden för att träna självkörande bilar.
Utforska AI med AIUC
Vill du förstå hur dataförstärkning kan förbättra AI-modeller och skapa mer robusta lösningar? AIUC:s kurser erbjuder en praktisk introduktion till tekniker som dataförstärkning och dess användningsområden.
Relaterade termer
Neurala nätverk, Generativ AI, Bildigenkänning