Was bedeutet "Selbstvergrösserung"?
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Selbst-Augmentierung ist eine Methode im maschinellen Lernen, um die Lernweise von Modellen aus Daten zu verbessern. Dabei wird die Information, die ein Modell bereits hat, genommen und verändert, um neue Beispiele zu erstellen. Das hilft dem Modell, die Daten besser zu verstehen und genauere Vorhersagen zu machen.
Wie funktioniert das?
Bei dieser Methode lernt ein Modell zuerst aus den originalen Daten. Dann erstellt es neue Versionen dieser Daten, indem es die Informationen leicht verändert. Diese neuen Beispiele werden genutzt, um das Modell noch besser zu trainieren. Die Idee ist, dass das Modell durch die Kombination aus den originalen und den veränderten Daten Muster effektiver erkennen kann.
Warum ist das nützlich?
Selbst-Augmentierung hilft Modellen, besser in ihren Aufgaben zu werden, wie zum Beispiel Krankheiten zu erkennen oder Programmierung zu verstehen. Wenn Modelle aus vielfältigeren Informationen lernen, können sie ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit verbessern. Diese Methode ist besonders hilfreich, wenn nicht genug Daten vorhanden sind, um das Modell richtig zu trainieren.