Data Augmentation
Mevcut veriden yeni varyasyonlar türeterek eğitim verisini çoğaltma tekniği.
Veri artırma, mevcut eğitim verisinden döndürme, kırpma, renk değiştirme, gürültü ekleme veya kelime değiştirme gibi işlemlerle yapay olarak yeni ve çeşitlendirilmiş varyasyonlar türetme tekniğidir. Amaç, sınırlı miktardaki gerçek veriyle çalışırken modele veri kümesinin aslında olduğundan daha büyük ve çeşitli görünmesini sağlayarak aşırı öğrenmeyi azaltmak ve modelin gerçek dünyadaki farklı koşullara (farklı ışık, açı, yazım biçimi) karşı daha dayanıklı olmasını sağlamaktır. Görüntü işlemede en yaygın kullanılan tekniklerden biri olsa da, metin, ses ve tablo verisi için de benzer artırma stratejileri geliştirilmiştir. Sentetik veri üretimi, veri artırmanın daha ileri, üretici modellere dayalı bir uzantısı olarak düşünülebilir.