Odborné vysvětlení: Augmentace dat je technika používaná k rozšíření trénovacího datasetu vytvořením modifikovaných verzí existujících dat. V případě obrazových dat může zahrnovat operace jako rotace, překlady, změny měřítka, převrácení nebo změny jasu. Cílem je zvýšit variabilitu trénovacích dat, což pomáhá modelu generalizovat lépe a snižuje riziko přeučení.
Vysvětlení pro laiky: Augmentace dat je jako když učíte dítě rozpoznávat písmena tím, že mu je ukazujete v různých velikostech, barvách nebo mírně nakloněná. Pro počítač to znamená, že vezmeme původní obrázky a trochu je změníme – otočíme, zvětšíme, ztmavíme – abychom vytvořili více příkladů pro učení. Tím se počítač naučí rozpoznávat věci v různých situacích, stejně jako se dítě naučí rozpoznávat písmena bez ohledu na jejich vzhled.
Data augmentation is a technique used to expand the training dataset by creating modified versions of existing data. For image data, this may include operations such as rotations, translations, scaling, flipping, or brightness changes. The goal is to increase the variability of training data, which helps the model generalize better and reduces the risk of overfitting.
