افزایش داده
افزایش داده یا تقویت داده در آنالیز داده به تکنیک‌هایی گفته می‌شود که به منظور افزایش تعداد داده استفاده می‌شوند. این داده‌های جدید به وسیلهٔ ایجاد نسخه‌هایی داده‌های موجود، یا ساخت داده‌های جدید مشابه از لحاظ معنایی با داده‌های قبلی، تشکیل می‌شوند. تکنیک افزایش داده به عنوان یک استفاده می‌شود، و کمک می‌کند که مسئلهٔ :بیش‌برازش زمان تمرین دادن یک مدل یادگیری ماشین حل شود.
تغییرات هندسی، چرخش، اصلاح رنگ، برش، چرخش، تزریق نویز و پاک کردن تصادفی برای تقویت تصویر در یادگیری عمیق استفاده می‌شود. اگر با مشکل کمبود داده مواجه شویم، تکنیک‌های ساده و در عین حال مؤثر مانند تبدیل‌ها ممکن است راه‌حل محدودی داشته باشند. اگر یک مجموعه داده خیلی کوچک است، یک تصویر تبدیل شده از طریق چرخش و آینه سازی و غیره تنظیم می‌شود. ممکن است هنوز برای یک مشکل معین خیلی کوچک باشد. راه حل دیگر منبع یابی تصاویر کاملاً جدید و مصنوعی از طریق تکنیک‌های مختلف است، به عنوان مثال استفاده از :شبکه‌های زایای دشمنگونه برای ایجاد تصاویر مصنوعی جدید برای تقویت داده‌ها. علاوه بر این، الگوریتم‌های تشخیص تصویر هنگام انتقال از تصاویر مصنوعی تولید شده توسط Unity Game Engine بهبود می‌یابند؛ یعنی برای بهبود یادگیری داده‌های دنیای واقعی با تقویت فرایند آموزش با تصاویر رندر شده از محیط‌های مجازی.
تقویت داده‌های مصنوعی برای طبقه‌بندی یادگیری ماشین از اهمیت بالایی برخوردار است، به ویژه برای داده‌های بیولوژیکی، که تمایل به ابعاد بالا و کمیاب دارند. کاربردهای کنترل و تقویت رباتیک در افراد ناتوان و توانا هنوز عمدتاً بر تجزیه و تحلیل‌های موضوعی خاص متکی است. کمبود داده در مشکلات پردازش سیگنال، مانند سیگنال‌های :نوار عصب و عضله بیماری پارکینسون، که به سختی انجام می‌شود، قابل توجه است. همچنین که می‌توان از یک :شبکه‌های زایای دشمنگونه (به ویژه DCGAN) برای انجام انتقال سبک به منظور تولید سیگنال‌های الکترومیوگرافی مصنوعی استفاده کرد که مطابق با سیگنال‌های نشان داده شده توسط مبتلایان به بیماری پارکینسون است.این رویکردها در :نوار مغزی (امواج مغزی) نیز مهم هستند. وانگ و همکاران با بررسی ایده استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال عمیق برای تشخیص احساسات مبتنی بر EEG، نتایج نشان می‌دهد که با استفاده از تقویت داده‌ها، تشخیص احساسات بهبود می‌یابد.
همچنین اشاره شده‌است که مدل OpenAI قادر به یادگیری و تولید سیگنال‌های بیولوژیکی مصنوعی مانند EEG و EMG است. در این مطالعه، اشاره شد که تشخیص از طریق تقویت داده‌ها بهبود یافته‌است. همچنین اشاره شد که مدل‌های یادگیری ماشین آماری آموزش‌دیده در حوزه مصنوعی می‌توانند داده‌های انسانی را طبقه‌بندی کنند و بالعکس. در تصویر، مقایسه ای با چند نمونه از EEG تولید شده توسط مدل GPT-2 و مغز انسان ارائه شده‌است.
یک رویکرد رایج، تولید سیگنال‌های مصنوعی با تنظیم مجدد اجزای داده‌های واقعی است. Lotte روشی برای «تولید آزمایش مصنوعی بر اساس قیاس» پیشنهاد کرد که در آن سه مثال داده x1, x2 ,x3 مثال‌هایی ارائه می‌کند و یک x_synthetic شکل می‌گیرد که به x3 چه x2 به x1 است. یک تبدیل به x1 اعمال می‌شود تا شبیه‌تر به x2 شود، سپس همان تبدیل برای x3 اعمال می‌شود که x_syntetic را تولید می‌کند.
تحقیقات کنونی نشان می‌دهد که می‌توان تأثیر زیادی از تکنیک‌های نسبتاً ساده به دست آورد. به عنوان مثال، فریر مشاهده کرد که وارد کردن نویز به داده‌های جمع‌آوری شده برای تشکیل نقاط داده اضافی، توانایی یادگیری چندین مدل را بهبود می‌بخشد که در غیر این صورت عملکرد نسبتاً ضعیفی داشتند. سینگانوس و همکاران. رویکردهای تاب‌شدن بزرگی، تجزیه موجک و مدل‌های EMG سطح مصنوعی (رویکردهای مولد) را برای تشخیص ژست دست مورد مطالعه قرار داد و زمانی که داده‌های تقویت‌شده در طول آموزش معرفی شد، عملکرد طبقه‌بندی را تا +۱۶٪ افزایش داد.
اخیراً، مطالعات تقویت داده‌ها شروع به تمرکز بر حوزه یادگیری عمیق کرده‌اند، به‌ویژه بر توانایی مدل‌های مولد برای ایجاد داده‌های مصنوعی که سپس در طی فرایند آموزش مدل طبقه‌بندی معرفی می‌شوند. در سال ۲۰۱۸، لو و همکاران. مشاهده کرد که داده‌های مفید سیگنال EEG می‌تواند توسط شبکه‌های متخاصم مولد شرطی Wasserstein (GANs) تولید شود که سپس به مجموعه آموزشی در یک چارچوب یادگیری کلاسیک آزمون قطار معرفی شد. نویسندگان دریافتند که عملکرد طبقه‌بندی با معرفی چنین تکنیک‌هایی بهبود یافته‌است.
اشاره شده‌است که تولید داده مصنوعی از MFCCهای گفتاری می‌تواند تشخیص یک گوینده از گفته‌های آنها را از طریق انتقال یادگیری از داده‌های مصنوعی که از طریق یک :شبکه عصبی بازگشتی در سطح کاراکتر (RNN) ایجاد شده‌است، بهبود بخشد.