Аугментация — это техника, используемая для увеличения разнообразия данных, доступных для тренировки модели, без получения новых данных. Это достигается с помощью различных преобразований существующих данных. Основная цель аугментации — улучшить обобщающую способность модели, сократив вероятность переобучения и позволяя модели лучше справляться с различными вариациями входных данных.

Вот некоторые распространенные методы аугментации данных:

1. Для изображений:

   - Поворот: Изменение угла изображения (например, поворот на 90, 180 или 270 градусов).

   - Сдвиг: Сдвиг изображения влево, вправо, вверх или вниз.

   - Масштабирование: Увеличение или уменьшение размера изображения.

   - Отражение: Горизонтальное или вертикальное переворачивание изображений.

   - Изменение яркости или контрастности: Варьирование яркости и контрастности для создания различных атмосферных условий.

   - Добавление шума: Шумовые искажения для создания устойчивости к помехам.

2. Для текста:

   - Синонимизация: Замена слов на синонимы.

   - Удаление или добавление слов: Изменение длины текста путем удаления или добавления случайных слов.

   - Перестановка слов: Изменение порядка слов в предложении.

3. Для аудио:

   - Изменение скорости воспроизведения: Увеличение или уменьшение скорости трека.

   - Добавление реверберации: Создание эффекта пространства для получения более естественного звучания.

   - Изменение высоты звука: Изменение частоты аудиосигнала.

В Компьютерном зрении аугментация может значительно увеличить объем тренировочных данных, что позволяет моделям лучше различать классы, особенно при нехватке реальных данных. В Обработке естественного языка (NLP) она может помочь улучшить модель в условиях ограниченного объема текстовых данных, позволяя ей устойчиво реагировать на различные формулировки.

Аугментация данных является важным инструментом в машинном обучении, который помогает улучшить качество моделей и делает их более устойчивыми к различным вариантам входных данных. Это особенно полезно в ситуациях, когда доступ к большим объемам данных ограничен или когда данные имеют высокий уровень вариативности.