1. **Thêm nhiễu vào dữ liệu:** Bạn có thể thêm nhiễu ngẫu nhiên vào dữ liệu để tạo ra sự đa dạng và tăng cường dữ liệu huấn luyện.
2. **Chọn mẫu ngẫu nhiên:** Bằng cách chọn ngẫu nhiên một phần của dữ liệu, bạn có thể tạo ra các tập dữ liệu con mới để huấn luyện mô hình.
3. **Tạo dữ liệu tổng hợp:** Bạn có thể tạo dữ liệu mới bằng cách kết hợp hoặc biến đổi dữ liệu hiện có theo cách ngẫu nhiên.
4. **Áp dụng kỹ thuật tăng cường dữ liệu (data augmentation):** Đây là phương pháp tạo dữ liệu mới bằng cách xoay, phóng to, thu nhỏ, cắt, lật ngang hoặc dọc ảnh, giúp tăng cường dữ liệu huấn luyện và tránh overfitting.
Nhớ rằng, việc sử dụng phương pháp random để cải tiến dữ liệu cần phải được thực hiện một cách cẩn thận để đảm bảo rằng dữ liệu mới vẫn đáng tin cậy và hợp lý.