В каких задачах машинного обучения аугментация данных наиболее эффективна?

Аугментация данных особенно эффективна в задачах машинного обучения, где сбор дополнительных данных затруднён, дорогостоящ или требует значительных временных затрат. 1

Некоторые области, в которых аугментация может быть полезна:

• Системы, работающие в нестабильной среде. 1 Например, алгоритмы компьютерного зрения, функционирующие при различных условиях освещения или с разных ракурсов. 1
• Области с малым количеством оригинальных данных. 1 К ним относятся, например, медицина, редкие события, специализированные индустрии. 1
• Задачи с большим разнообразием объектов на изображениях или сложными для интерпретации языковыми конструкциями. 2 Аугментация помогает увеличить представленность редких случаев обучающего набора, что делает модель более гибкой. 2

Аугментация данных широко используется в компьютерном зрении, обработке естественного языка (NLP) и других областях машинного обучения. 2

Важно учитывать, что максимальные преимущества аугментации достигаются только при соблюдении баланса между разнообразием и сохранением семантической значимости данных. 1 Чрезмерная или неуместная аугментация может привести к снижению производительности модели. 1