Augmentation de données
Données & entraînementTechnique pour enrichir un jeu de données en créant des variantes réalistes.
Explication
L'augmentation de données consiste à générer de nouvelles données à partir de celles existantes, en appliquant des transformations simples mais efficaces. Par exemple, pour des images, on peut les faire tourner, les retourner ou ajuster leur luminosité. Pour du texte, on peut remplacer des mots par des synonymes ou reformuler des phrases. L'objectif est d'améliorer la robustesse des modèles d'IA en leur présentant plus de situations variées, sans avoir à collecter manuellement de nouvelles données. Cela permet aux outils d'IA de mieux généraliser leurs prédictions et de réduire les risques d'erreurs face à des cas légèrement différents de ceux vus pendant l'entraînement.
Cas d'usage
- ✓Améliorer la reconnaissance d'images dans un outil de classification automatique
- ✓Enrichir un corpus de texte pour entraîner un chatbot à comprendre plus de nuances
- ✓Renforcer la détection d'objets dans des vidéos de surveillance
- ✓Adapter un modèle de traduction à des styles d'écriture variés
- ✓Préparer un système de reconnaissance vocale à différents accents