La preparación de datos es un paso crucial en el entrenamiento de inteligencia artificial (IA). Entre las técnicas más utilizadas se encuentra la aumentación de datos, también conocida como data augmentation.

Category : AI Training Data Preparation | Sub Category : Data Augmentation Posted on 2023-07-07 21:24:53

La preparación de datos es un paso crucial en el entrenamiento de inteligencia artificial (IA). Entre las técnicas más utilizadas se encuentra la aumentación de datos, también conocida como data augmentation.

La aumentación de datos implica generar nuevas muestras de datos a partir de las muestras originales mediante técnicas como rotación, volteo, recorte, ajuste de brillo, entre otras. Esta técnica es especialmente útil cuando se dispone de un conjunto de datos limitado, ya que ayuda a evitar el sobreajuste del modelo y mejora su capacidad de generalización.

Al aumentar la cantidad de datos de entrenamiento, se logra que el modelo de IA pueda aprender patrones más complejos y representativos, lo que se traduce en un mejor rendimiento en datos nuevos y no vistos previamente. Además, la aumentación de datos puede ayudar a balancear conjuntos de datos desequilibrados y a mejorar la robustez del modelo ante pequeñas variaciones en los datos de entrada.

Es importante tener en cuenta que la aumentación de datos debe aplicarse de manera cuidadosa, de lo contrario se corre el riesgo de introducir ruido o información irrelevante en los datos de entrenamiento. Por ello, es recomendable seleccionar las técnicas de aumentación más adecuadas para el problema en cuestión y evaluar el impacto de dichas técnicas en el rendimiento del modelo.

En resumen, la aumentación de datos es una práctica fundamental en la preparación de datos para el entrenamiento de IA, que ayuda a mejorar el rendimiento y la generalización de los modelos, especialmente en entornos con conjuntos de datos limitados.