データ拡張は、既存のデータセットを人工的に増加させる手法で、特にデータが不足している場合に有効です。画像データでは回転や反転、ノイズ追加などの変換を行い、自然言語処理では単語の入れ替えや削除が一般的な方法です。
目次
重要性
データ拡張は、モデルの汎化性能を向上させるための重要な技術です。特に、小規模データセットにおいて過学習を防ぎ、モデルの精度を向上させる効果があります。また、未知のデータに対する耐性を高めるため、多くのAIプロジェクトで採用されています。
用語の使われ方
データ拡張を実施するには、適切な変換手法を選びます。画像データの場合、ライブラリ（例：OpenCV、Albumentations）を使用して自動的に拡張を行います。自然言語処理では、NLTKやSpaCyを活用してテキストデータを操作します。適度な拡張量と、データの多様性を確保することが成功の鍵です。
