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資料增強是機器學習 (ML) 和深度學習中一項關鍵技術，用於人工擴展訓練資料集。透過建立現有資料的修改副本或生成新的合成資料，它能提高模型效能和穩健性。
一個主要應用是在電腦視覺中，用於影像分類和物件偵測等任務。透過應用影像增強技術——例如旋轉、翻轉、裁剪和色彩偏移——開發人員可以擴展有限的資料集。這個過程對於防止過度擬合至關重要，因為過度擬合會導致模型無法泛化。結果是建立一個更穩健的 AI 模型，並顯著提高其在新、未見影像上的模型準確性。
在醫學影像（例如 X 光、MRI）中，由於患者隱私和某些疾病的罕見性，資料稀缺是一個主要挑戰。資料增強允許研究人員建立逼真的合成資料，用於訓練深度學習模型以進行疾病檢測。這有助於建立高度準確和可靠的模型，即使在初始資料集很小的情況下也能識別細微的異常，最終有助於診斷。
自動駕駛車輛和自駕車依賴 AI 模型來感知其環境。資料增強和合成資料生成對於訓練這些模型以處理罕見的「邊緣案例」和惡劣條件（如大雨、雪或低光）至關重要。透過增強訓練資料以包含這些情境，車輛的物件偵測系統變得更可靠，其模型穩健性也隨之提高，這對安全性至關重要。
除了影像，文字增強對於自然語言處理 (NLP) 也至關重要。對於情感分析、文字分類和訓練聊天機器人等任務，同義詞替換、反向翻譯和隨機單詞插入等技術可以擴展訓練資料。這有助於機器學習模型更好地理解語言細微差別和上下文，從而提高其在處理有限文字資料或專業領域時的效能。
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