tgoop.com/dsproglib/6283
Last Update:
Качество и количество данных — ключ к успеху в машинном обучении. Но что эффективнее, дешевле и «правильнее» для улучшения модели?
• Экономия времени: повороты, отражения, шумы (например, с помощью библиотеки Albumentations) создают тысячи новых примеров за минуты.
• Борется с переобучением: модель учится на разнообразных вариациях данных.
• Доступно даже с маленьким датасетом: из 1000 изображений можно сделать 10 000.
• Аугментация не всегда отражает реальные сценарии, и модель может «выучить» искусственные артефакты.
• Реалистичность: модель видит настоящие данные, а не сгенерированные вариации.
• Лучше для сложных задач: например, в медицинском ML синтетические данные могут быть недостаточно точными.
• Долгосрочная выгода: качественный датасет можно использовать для разных проектов.
• Сбор данных дорогой (например, разметка изображений может стоить $1–5 за пример) и занимает много времени.
• Начало: использование аугментации для быстрого наращивания объёма данных.
• Со временем: добавление реальных данных для улучшения качества модели.
• Баланс: экономия на разметке при сохранении реалистичности.
• Риски: необходимость грамотного балансирования, чтобы избежать перегрузки модели «фальшивыми» данными.
Давайте обсудим в комментариях!
👍 Аугментация — потому что быстро и дёшево
❤️ Сбор данных — реальные данные рулят
🔥 Гибрид — зачем выбирать, если можно всё?
Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик
