Что такое Увеличение данных?

Насколько хорошо модель работает с новыми, невидимыми данными за пределами обучающего набора.

Когда в данных обучения присутствуют примеры эталонных тестов или близкие варианты, заявленная производительность завышается.

Коллекция структурированных или неструктурированных примеров, используемых для обучения, проверки или тестирования.

Очень большие и сложные наборы данных, требующие масштабируемых методов хранения и обработки.

Подходы к обучению, которые позволяют модели продолжать обучение на новых данных, не забывая при этом предыдущие знания.

Продолжение обучения на предметных данных для адаптации предварительно обученной модели к конкретной задаче.