とは何ですか データ拡張?

トレーニング セットの外にある新しい未確認のデータに対してモデルがどの程度うまく機能するか。

ベンチマーク テストの例またはそれに近いバリアントがトレーニング データに存在すると、報告されるパフォーマンスが水増しされます。

トレーニング、検証、テストに使用される構造化サンプルまたは非構造化サンプルのコレクション。

スケーラブルなストレージと処理技術を必要とする非常に大規模で複雑なデータセット。

モデルが事前の知識を忘れることなく新しいデータから学習し続けることができるトレーニング アプローチ。

ドメイン固有のデータに対するトレーニングを継続して、事前トレーニングされたモデルを特定のタスクに適応させます。