🔧Techniques
Augmentation de données
Data Augmentation
Définition
L'augmentation de données est une technique qui consiste à créer des variantes artificielles des données d'entraînement pour enrichir le dataset. En vision par ordinateur, cela inclut la rotation, le recadrage et le changement de couleurs des images. En NLP, on peut paraphraser des textes ou traduire et retraduire. Cela améliore la robustesse du modèle.
Exemple concret
💡 Pour entraîner un detecteur de chats, on augmente les images en les retournant, zoomant et changeant la luminosite, multipliant le dataset par 10.
Termes liés
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Augmentation de données en intelligence artificielle ?
L'augmentation de données est une technique qui consiste à créer des variantes artificielles des données d'entraînement pour enrichir le dataset. En vision par ordinateur, cela inclut la rotation, le recadrage et le changement de couleurs des images. En NLP, on peut paraphraser des textes ou traduire et retraduire. Cela améliore la robustesse du modèle.
À quoi sert Augmentation de données ?
Pour entraîner un detecteur de chats, on augmente les images en les retournant, zoomant et changeant la luminosite, multipliant le dataset par 10.
Quels sont les concepts liés à Augmentation de données ?
Les concepts liés à Augmentation de données incluent : Données synthétiques, Machine Learning, Vision par ordinateur, Fine-tuning. Retrouvez chaque définition dans le glossaire IA de Brief IA.
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