https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Peran_Data_Augmentasi_dalam_Mengatasi_Overfitting 2026-05-23T04:01:54Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Peran_Data_Augmentasi_dalam_Mengatasi_Overfitting&diff=17171&oldid=prev 2025-07-31T21:53:55Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>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]].<br /> <br /> == Teknik Data Augmentasi ==<br /> 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.<br /> <br /> == Manfaat Augmentasi Data ==<br /> 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.<br /> <br /> == Implementasi dalam Berbagai Domain ==<br /> Teknik data augmentasi telah banyak digunakan dalam [[computer vision]], [[natural language processing]], dan bidang lainnya yang membutuhkan data yang bervariasi.</div>

Budi