Que signifie "Auto-amélioration"?
Table des matières
L'auto-augmentation, c'est une méthode utilisée en machine learning pour améliorer la façon dont les modèles apprennent des données. Ça consiste à prendre les infos qu'un modèle a déjà et à les modifier pour créer de nouveaux exemples. Ça aide le modèle à mieux comprendre les données et à faire de meilleures prédictions.
Comment ça marche ?
Dans cette méthode, un modèle apprend d'abord à partir des données originales. Ensuite, il crée de nouvelles versions de ces données en changeant légèrement les infos. Ces nouveaux exemples sont utilisés pour encore mieux entraîner le modèle. L'idée, c'est qu'en ayant à la fois les données originales et celles modifiées, le modèle peut apprendre à reconnaître les patterns de manière plus efficace.
Pourquoi c'est utile ?
L'auto-augmentation aide les modèles à devenir meilleurs dans leurs tâches, comme détecter des maladies ou comprendre la programmation. En ayant plus d'infos variées à apprendre, les modèles peuvent améliorer leur précision et leur fiabilité. Cette méthode est particulièrement utile quand il n'y a pas assez de données pour bien entraîner le modèle.