O que significa "Auto-augmentação"?
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A autoaumento é um método usado em machine learning pra melhorar como os modelos aprendem com os dados. Basicamente, envolve pegar as informações que um modelo já tem e fazer umas mudanças pra criar novos exemplos. Isso ajuda o modelo a entender melhor os dados e fazer previsões mais certeiras.
Como Funciona?
Nesse método, um modelo primeiro aprende com os dados originais. Depois, ele cria novas versões desses dados mudando um pouco as informações. Esses novos exemplos são usados pra ensinar ainda mais o modelo. A ideia é que, tendo tanto os dados originais quanto os alterados, o modelo consegue reconhecer padrões de forma mais eficaz.
Por Que É Útil?
O autoaumento ajuda os modelos a ficarem melhores nas tarefas, como detectar doenças ou entender programação. Com informações mais variadas pra aprender, os modelos podem melhorar sua precisão e confiabilidade. Esse método é especialmente útil quando não tem dados suficientes pra treinar o modelo direito.