Data Augmentation
La Data Augmentation est une technique en Machine Learning qui vise à augmenter la taille d'un dataset en appliquant diverses transformations aux données existantes.
De quoi parle-t-on ?
Qu'est-ce que la Data Augmentation ?
La Data Augmentation est une technique cruciale en Machine Learning qui consiste à générer de nouvelles données à partir d'un dataset existant. Elle est principalement utilisée dans le domaine de la vision par ordinateur, mais trouve également son application dans le traitement du langage naturel et d'autres domaines. Le concept clé est de créer des variations des données originales pour augmenter la diversité du dataset sans avoir besoin de collecter de nouvelles données, ce qui peut être coûteux et chronophage.
Les origines de la Data Augmentation remontent aux débuts de l'apprentissage automatique, mais elle est devenue de plus en plus populaire avec l'essor des réseaux de neurones profonds. Les principes de base incluent l'application de transformations telles que la rotation, le rognage, le redimensionnement, le bruit gaussien, et bien d'autres. Ces transformations doivent être choisies judicieusement pour s'assurer qu'elles conservent les caractéristiques essentielles des données tout en introduisant suffisamment de variation pour améliorer la robustesse du modèle.
Pourquoi les recruteurs posent cette question ?
Pourquoi la Data Augmentation est-elle importante ?
La Data Augmentation est essentielle car elle permet de surmonter l'un des principaux défis du Machine Learning : le manque de données. Les modèles d'apprentissage profond nécessitent souvent de grandes quantités de données pour être efficaces, et la collecte de ces données peut être un obstacle majeur. En augmentant artificiellement la taille du dataset, la Data Augmentation aide à réduire le surapprentissage (overfitting), où le modèle s'adapte trop étroitement aux données d'entraînement et échoue à généraliser sur des données non vues.
En entretien, évoquer la Data Augmentation peut démontrer votre compréhension des techniques avancées de préparation des données et de votre capacité à améliorer la performance des modèles sans nécessiter de ressources additionnelles importantes. C'est une compétence particulièrement valorisée dans des projets où les données sont rares ou coûteuses à obtenir.