Que signifie "Augmentation de bruit"?

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L'augmentation de bruit, c'est une technique pour améliorer les performances des modèles de machine learning, surtout dans des domaines comme la traduction vocale et la prévision financière. Ça consiste à ajouter différents types de bruit aux données d'entraînement. Ça aide le modèle à apprendre à gérer et à travailler avec des données du monde réel qui ne sont pas toujours claires ou parfaites.

Par exemple, pour la traduction vocale, ajouter du bruit peut entraîner les systèmes à mieux reconnaître et traduire les mots prononcés, même avec du bruit de fond. De même, dans la prévision financière, l'augmentation de bruit aide les modèles à gérer efficacement les changements imprévisibles du marché.

En utilisant l'augmentation de bruit, les développeurs peuvent créer des modèles plus fiables et efficaces dans diverses situations, ce qui mène à de meilleurs résultats et prédictions dans des applications concrètes.