Peran Data Augmentasi dalam Mengatasi Overfitting

Data augmentasi adalah teknik yang digunakan untuk memperbanyak variasi data pelatihan tanpa harus mengumpulkan data baru. Cara ini sangat efektif untuk mengurangi risiko overfitting pada proyek machine learning.

Teknik Data Augmentasi

Pada data citra, augmentasi dapat berupa rotasi, flipping, zooming, dan perubahan warna. Untuk data teks, dapat berupa sinonim replacement atau pengacakan urutan kata. Dengan cara ini, model dapat belajar dari berbagai variasi yang lebih luas.

Manfaat Augmentasi Data

Augmentasi data membantu model untuk tidak terlalu menyesuaikan diri pada contoh spesifik. Dengan data lebih beragam, model dapat belajar pola yang lebih umum dan meningkatkan kemampuan generalisasi.

Implementasi dalam Berbagai Domain

Teknik data augmentasi telah banyak digunakan dalam computer vision, natural language processing, dan bidang lainnya yang membutuhkan data yang bervariasi.