Que signifie "Diversité des données"?

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La diversité des données, c'est avoir plein de types différents de données dans un même ensemble. Cette variété aide à créer de meilleurs modèles et systèmes parce qu'ils peuvent apprendre de plus d'exemples et de scénarios.

Dans pas mal de domaines, utiliser des données de sources ou de milieux variés assure que les modèles vont bien marcher dans des situations réelles. Par exemple, quand tu trains un système pour reconnaître des poses de mains, inclure des images de mains prises sous différents angles, avec différentes teintes de peau, et en interaction avec divers objets va donner un modèle plus capable et fiable.

Avoir des données diverses, c'est super important parce que ça aide à éviter les biais, ce qui veut dire que le modèle ne va pas seulement bien marcher dans des cas spécifiques mais pourra s'adapter à plein de situations. C'est hyper utile dans des tasks où les données utilisées pour l'entraînement pourraient ne pas couvrir tous les scénarios possibles que le modèle va rencontrer ensuite.

En gros, augmenter la diversité des données améliore le fonctionnement des modèles, les rendant plus efficaces et équitables pour tous les utilisateurs.