data augmentation

ˌdeɪtə ˌɔːɡmɛnˈteɪʃən データオーグメンテーション

1. 既存のデータをわずかに変更したり、新しい合成データを生成したりすることで、トレーニングデータの量を増やす手法。

機械学習や深層学習において、モデルの汎化能力を高め、過学習を防ぐために、元のデータセットに多様なバリエーションを加えることで、見かけ上のデータ量を増やすプロセスを指します。これにより、モデルがより多くの異なる状況に対応できるようになります。

Data augmentation is a crucial technique for improving the robustness of deep learning models, especially when working with limited datasets. (データ拡張は、特に限られたデータセットで作業する際に、深層学習モデルのロバスト性を向上させるための重要な技術です。)

• Data augmentation: データ拡張、データ水増しを指します。
• is: 「〜である」という状態を表します。
• a crucial technique: 「非常に重要な技術」を意味します。
• for: 「〜のために」という目的を示します。
• improving: 「改善すること」を意味します。
• the robustness: 「堅牢性」や「頑健さ」を指します。
• of deep learning models: 「深層学習モデルの」という所有や関係を表します。
• especially: 「特に」という強調を表します。
• when working: 「作業する際に」を意味します。
• with limited datasets: 「限られたデータセットで」という状況を示します。

Techniques such as rotation, flipping, and zooming are commonly used for image data augmentation. (回転、反転、ズームなどの技術は、画像データ拡張によく用いられます。)

• Techniques: 「技術」や「手法」を意味します。
• such as: 「〜のような」という例示を表します。
• rotation: 「回転」を意味します。
• flipping: 「反転」を意味します。
• and: 「そして」という接続詞です。
• zooming: 「ズーム」や「拡大」を意味します。
• are commonly used: 「一般的に使われている」という状態を表します。
• for: 「〜のために」「〜に対して」という目的を示します。
• image data augmentation: 「画像データ拡張」を意味します。

By applying data augmentation, we can reduce the risk of overfitting and achieve better generalization. (データ拡張を適用することで、過学習のリスクを減らし、より良い汎化性能を達成できます。)

• By applying: 「適用することによって」を意味します。
• data augmentation: データ拡張を指します。
• we can reduce: 「私たちは減らすことができる」という可能性を表します。
• the risk: 「リスク」を意味します。
• of overfitting: 「過学習の」という関係を表します。
• and: 「そして」という接続詞です。
• achieve: 「達成する」を意味します。
• better generalization: 「より良い汎化性能」を意味します。

関連

• Overfitting
• Regularization
• Deep learning
• Machine learning
• Synthetic data
• Image processing
• Computer vision
• Dataset
• Training data
• Validation data