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El aumento de datos es una técnica crítica en el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo utilizada para expandir artificialmente un conjunto de datos de entrenamiento. Al crear copias modificadas de datos existentes o generar nuevos datos sintéticos, mejora el rendimiento y la robustez del modelo.
Una aplicación principal es en la visión por computadora para tareas como la clasificación de imágenes y la detección de objetos. Al aplicar técnicas de aumento de imágenes —como rotación, volteo, recorte y cambios de color— los desarrolladores pueden expandir un conjunto de datos limitado. Este proceso es vital para prevenir el sobreajuste, donde un modelo no logra generalizar. El resultado es un modelo de IA más robusto con una precisión significativamente mejorada en imágenes nuevas y no vistas.
En imágenes médicas (por ejemplo, radiografías, resonancias magnéticas), la escasez de datos es un desafío importante debido a la privacidad del paciente y la rareza de ciertas enfermedades. El aumento de datos permite a los investigadores crear datos sintéticos realistas para entrenar modelos de aprendizaje profundo para la detección de enfermedades. Esto ayuda a construir modelos altamente precisos y confiables que pueden identificar anomalías sutiles, incluso con un pequeño conjunto de datos inicial, lo que en última instancia ayuda en el diagnóstico.
Los vehículos autónomos y los coches autodirigidos dependen de modelos de IA para percibir su entorno. El aumento de datos y la generación de datos sintéticos son esenciales para entrenar estos modelos para manejar 'casos extremos' raros y condiciones adversas como lluvia intensa, nieve o poca luz. Al aumentar los datos de entrenamiento para incluir estos escenarios, el sistema de detección de objetos del vehículo se vuelve más confiable y su robustez del modelo aumenta, lo cual es crítico para la seguridad.
Más allá de las imágenes, el aumento de texto es crucial para el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Para tareas como el análisis de sentimientos, la clasificación de texto y el entrenamiento de chatbots, técnicas como el reemplazo de sinónimos, la retrotraducción y la inserción aleatoria de palabras expanden los datos de entrenamiento. Esto ayuda al modelo de aprendizaje automático a comprender mejor los matices y el contexto del lenguaje, mejorando su rendimiento al tratar con datos de texto limitados o dominios especializados.
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