目次 いまさらながらデータオーグメンテーション（Data Augmentation）の解説です。 データオーグメンテーションは、機械学習、特に深層学習において、訓練データの量と多様性を人工的に増やす手法です。 (著者が画像用AIモデルを扱っていた際によく使ってました) データオーグメンテーションの概要 データオーグメンテーションは、既存のデータセットに含まれる画像を微小に、あるいはランダムに変更することで、元のデータセットにはなかった新しい訓練サンプルを生成する技術です。 たとえば、元の画像が「猫」であれば、その画像を回転させたり、明るさを変えたり、トリミングしたりしても、生成された新しい画像…
