数据增强是一种用于在不收集更多数据的情况下增加训练数据的多样性的技术。它涉及对原始数据应用随机变换，例如旋转、翻转、裁剪或缩放图像。
例如，在图像分类任务中，数据增强通过人为地扩展数据集来帮助防止过度拟合，从而允许模型学习更强大的特征。增强数据引入了可变性，使模型更容易推广到看不见的例子。
当使用有限的数据集或模型需要处理原始数据中不存在的各种现实条件时，数据增强特别有价值。
什么是神经网络？
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AutoML能处理像图像和文本这样的非结构化数据吗？
“是的，AutoML可以处理非结构化数据，如图像和文本。AutoML，即自动化机器学习，旨在通过自动化开发机器学习模型过程中涉及的各种任务，以简化模型训练过程。这包括数据预处理、特征选择和模型选择，这些对有效管理非结构化数据类型至关重要。