データ拡張

データ拡張とは、さまざまな変更技術を用いてデータ量を増加させ、元のデータセットのサンプル数を拡大することです。これにより、データセットのサイズが増えるだけでなく、多様性も向上します。機械学習モデルの訓練中に、データ拡張は正則化技術として機能し、過学習を防ぐのに役立ちます。データ拡張技術は自然言語処理やコンピュータビジョンなどの分野で広く使用されており、モデルの汎化性能と堅牢性を大幅に向上させる効果があります。