Có thể bạn đang hỏi về việc cải tiến dữ liệu thông qua việc tạo ra dữ liệu ngẫu nhiên (random data) để cải thiện tính đa dạng và phong phú của dữ liệu. Việc sử dụng dữ liệu ngẫu nhiên có thể giúp tăng cường quá trình huấn luyện mô hình máy học, giảm overfitting và cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình.
Một số cách để cải thiện dữ liệu bằng cách sử dụng dữ liệu ngẫu nhiên bao gồm:
1. Augmentation: Tạo ra dữ liệu mới bằng cách áp dụng các biến đổi ngẫu nhiên lên dữ liệu gốc, chẳng hạn như xoay, phóng to, thu nhỏ, lật, hay cắt ghép.
2. Noise injection: Thêm nhiễu ngẫu nhiên vào dữ liệu để làm tăng độ đa dạng và khả năng tổng quát hóa của mô hình.
3. Sampling: Sử dụng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên từ dữ liệu gốc để tạo ra dữ liệu mới, giúp cân bằng dữ liệu và tránh overfitting.
Việc cải tiến dữ liệu thông qua việc sử dụng dữ liệu ngẫu nhiên là một phần quan trọng của quy trình xây dựng và huấn luyện mô hình máy học, giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
Related Posts:
