داده‌افزایی (Data Augmentation): تکنیکی قدرتمند برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق

داده‌افزایی چیست؟

داده‌افزایی (Data Augmentation) یکی از تکنیک‌های کلیدی در حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است که به افزایش حجم و تنوع داده‌های آموزشی کمک می‌کند. این روش با ایجاد نمونه‌های جدید از داده‌های موجود، به بهبود عملکرد و کاهش over-fitting در مدل‌های یادگیری عمیق کمک می‌کند.

اهمیت داده‌افزایی در یادگیری ماشین

1. افزایش حجم داده‌های آموزشی: در بسیاری از پروژه‌ها، دسترسی به داده‌های کافی محدود است. داده‌افزایی این مشکل را حل می‌کند.
2. بهبود تعمیم‌پذیری: با ایجاد تنوع در داده‌ها، مدل می‌تواند الگوهای متنوع‌تری را یاد بگیرد.
3. کاهش over-fitting: با افزایش تنوع داده‌ها، احتمال بیش‌برازش کاهش می‌یابد.

تکنیک‌های رایج داده‌افزایی

1. تکنیک‌های تصویری (Image Augmentation)

• چرخش (Rotation)
• بزرگنمایی (Scaling)
• انعکاس افقی و عمودی (Horizontal and Vertical Flipping)
• تغییر روشنایی (Brightness Adjustment)
• افزودن نویز (Adding Noise)

2. تکنیک‌های متنی (Text Augmentation)

• ترجمه رفت و برگشت (Back Translation)
• جایگزینی کلمات مترادف (Synonym Replacement)
• تغییر ترتیب جملات (Sentence Shuffling)

3. تکنیک‌های صوتی (Audio Augmentation)

• تغییر سرعت (Time Stretching)
• تغییر گام صدا (Pitch Shifting)
• افزودن نویز پس‌زمینه (Background Noise Addition)