Dữ liệu ngẫu nhiên là một phương pháp sử dụng…

Dữ liệu ngẫu nhiên là một phương pháp sử dụng dữ liệu hoàn toàn ngẫu nhiên để tạo ra một mẫu dữ liệu mới, giúp cải thiện hiệu suất của mô hình máy học. Kỹ thuật này được gọi là “Augmentation” trong lĩnh vực học máy.

Khi áp dụng kỹ thuật này, dữ liệu gốc được biến đổi một cách ngẫu nhiên và tạo ra các phiên bản mới của dữ liệu. Việc này giúp mô hình học máy học được nhiều biến thể của dữ liệu hơn, từ đó cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình.

Có nhiều cách để cải tiến dữ liệu, bao gồm đảo ngược, cắt, xoay, phóng to, thu nhỏ, thêm nhiễu, v.v. Mỗi kỹ thuật này đều giúp tạo ra các phiên bản mới của dữ liệu mà vẫn giữ nguyên nhãn của dữ liệu gốc.

Kết luận, cải tiến dữ liệu thông qua việc sử dụng dữ liệu ngẫu nhiên là một cách hiệu quả để cải thiện hiệu suất của mô hình học máy và giúp mô hình học được nhiều biến thể dữ liệu hơn để tổng quát hóa tốt hơn.