DEF.: Data Augmentation ist ein Verfahren in der Datenverarbeitung, insbesondere in der Künstlichen Intelligenz (KI), bei dem die vorhandenen Datensätze durch künstliche Erweiterung vergrößert werden. Ziel ist es, die Menge und Vielfalt der Trainingsdaten zu erhöhen, um die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen, vor allem in der Bild- und Spracherkennung, zu verbessern.
Erläuterung: Bei der Data Augmentation werden Techniken angewendet, um bestehende Daten leicht zu modifizieren oder neue Varianten zu erzeugen, ohne den grundlegenden Kontext oder die Bedeutung zu verändern. Beispielsweise können Bilder gedreht, gespiegelt, skaliert oder in der Helligkeit angepasst werden. In der Textverarbeitung kann die Augmentation durch Synonymaustausch oder das Einfügen künstlicher Rechtschreibfehler erfolgen.
Beispiel: Angenommen, man hat ein Bild eines Hundes, das einem KI-Modell zum Lernen gegeben wird. Durch Data Augmentation könnte man mehrere Varianten dieses Bildes erstellen, indem man es dreht, die Farbsättigung ändert oder Rauschen hinzufügt. Dadurch lernt das Modell, Hunde in verschiedenen Zuständen und unter unterschiedlichen Bedingungen zu erkennen.
Wichtigste Vorteile:
- Verbesserung der Modellgenauigkeit: Durch die Erhöhung der Datenmenge und -vielfalt kann das KI-Modell besser generalisieren und ist weniger anfällig für Overfitting.
- Kosteneffizienz: Es ist oft kostengünstiger, vorhandene Daten zu augmentieren, als neue Daten zu sammeln und zu annotieren.
- Robustheit: Modelle, die mit augmentierten Daten trainiert wurden, sind oft robuster gegenüber Variationen und Störungen in Eingabedaten.
Zusammenfassung: Data Augmentation ist eine effektive Strategie, um die Leistung von KI-Modellen zu steigern, indem die Menge und Vielfalt der Trainingsdaten künstlich erhöht wird. Dies führt zu robusteren, genaueren und kosteneffizienteren KI-Anwendungen.