Dáta a tréning

Dátová augmentácia

Data augmentation

Dátová augmentácia je súbor postupov, ktoré vytvárajú nové tréningové príklady transformáciou existujúcich dát pri zachovaní významu cieľovej triedy alebo úlohy. Pri obrazoch môže ísť o otočenie, orez, zmenu jasu či syntetické prekrytie, pri texte o kontrolované parafrázy a pri zvuku o posun tónu alebo pridanie šumu. Cieľom je rozšíriť variabilitu dát, znížiť preučenie a zlepšiť generalizáciu modelu na situácie, ktoré neboli presne zastúpené v pôvodnom súbore.

Posledná odborná revízia
28. júla 2026
Odborný garant
Miroslav Schmiedt
ID
AI-GEO-D-01

Odborná definícia

Odborná definícia

Dátová augmentácia je súbor postupov, ktoré vytvárajú nové tréningové príklady transformáciou existujúcich dát pri zachovaní významu cieľovej triedy alebo úlohy. Pri obrazoch môže ísť o otočenie, orez, zmenu jasu či syntetické prekrytie, pri texte o kontrolované parafrázy a pri zvuku o posun tónu alebo pridanie šumu. Cieľom je rozšíriť variabilitu dát, znížiť preučenie a zlepšiť generalizáciu modelu na situácie, ktoré neboli presne zastúpené v pôvodnom súbore.

Zrozumiteľné vysvetlenie

Zrozumiteľné vysvetlenie

Predstavte si, že učíte systém rozpoznávať poškodený výrobok iba z fotografií nasnímaných spredu a pri rovnakom svetle. V reálnej prevádzke však kamera zachytí predmet z iného uhla, v tieni alebo mierne rozmazaný. Augmentácia pripraví upravené verzie pôvodných fotografií, aby sa model naučil rozlišovať podstatný znak chyby od náhodných okolností snímania. Dobrá augmentácia napodobňuje realistické zmeny, zlá môže zmeniť význam príkladu a naučiť model nesprávne pravidlo.

Časté otázky

Časté otázky

Nahrádza dátová augmentácia zber nových dát?

Nie. Vie zvýšiť využiteľnosť existujúceho súboru, ale nevytvorí chýbajúce prípady, nové populácie ani merania, ktoré v zdroji vôbec nie sú.

Ako zistím, či transformácia zachovala správny štítok?

Transformácia musí rešpektovať invariancie úlohy. Horizontálne prevrátenie môže byť vhodné pri mačke, ale nevhodné pri texte, dopravnej značke alebo medicínskom obraze s laterálnou informáciou.

Používa sa augmentácia aj pri generatívnej AI?

Áno. Môže obohatiť vstupné dáta pre fine tuning, vytvárať syntetické varianty inštrukcií alebo rozširovať multimodálne páry, vždy však s kontrolou kvality a pôvodu.

Kedy môže augmentácia zhoršiť výsledok?

Keď vytvára nereálne príklady, posilňuje chybnú triedu, narúša citlivé znaky alebo mení distribúciu tak, že sa vzdiali od skutočného použitia modelu.

Ako sa hodnotí prínos augmentácie?

Porovná sa model trénovaný s augmentáciou a bez nej na nezávislej validačnej a testovacej množine. Sleduje sa výkon, robustnosť aj výsledky po jednotlivých skupinách dát.

Súvisiace pojmy

Súvisiace pojmy

Zdroje a redakčná stopa

Zdroje a redakčná stopa

Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.