仮想現実以外の方法で実世界データを拡張する手法として、データ拡張や転移学習などがあります。データ拡張は、既存のデータセットを変換したり、回転させたり、反転させたりすることで、データの多様性を増やす手法です。これにより、モデルの汎化能力が向上し、過学習を防ぐことができます。一方、転移学習は、他のタスクで事前に訓練されたモデルをベースにして、新しいタスクに適応させる手法です。これにより、少ないデータで高い精度を達成することが可能となります。