Augmentation İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Augmentation İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Augmentation Nedir?

Augmentation, verilerin yapay zeka modeli tarafından daha iyi öğrenilmesi için manipüle edilmesidir. Bu manipülasyonlar verileri çeşitlendirerek modelin daha geniş bir yelpazedeki verilerle eğitilmesine olanak sağlar.

1. Example: Data augmentation is an important technique for improving the accuracy of machine learning models.
   (Veri artırma, makine öğrenme modellerinin doğruluğunu artırmak için önemli bir tekniktir.)
2. Example: Augmentation can help prevent overfitting by providing more varied training data.
   (Artırma, daha çeşitli eğitim verileri sağlayarak aşırı uyumlanmayı önlemeye yardımcı olabilir.)
3. Example: Image augmentation techniques like rotation, scaling, and flipping can create new images from existing ones.
   (Döndürme, ölçeklendirme ve çevirme gibi görüntü artırma teknikleri, mevcut görüntülerden yeni görüntüler oluşturabilir.)
4. Example: Text augmentation techniques can be used to generate new sentences or modify existing ones for language modeling tasks.
   (Dil modelleme görevleri için yeni cümleler oluşturmak veya mevcut cümleleri değiştirmek için metin artırma teknikleri kullanılabilir.)
5. Example: Augmentation can be used to create synthetic data when real data is scarce or expensive to obtain.
   (Artırma, gerçek veri az veya pahalı olduğunda sentetik veri oluşturmak için kullanılabilir.)
6. Example: Audio augmentation techniques can be used to generate new sounds or modify existing ones for speech recognition tasks.
   (Konuşma tanıma görevleri için yeni sesler oluşturmak veya mevcut olanları değiştirmek için ses artırma teknikleri kullanılabilir.)
7. Example: Augmentation can be used to increase the size of a dataset, which can improve the performance of a model.
   (Artırma, bir veri kümesinin boyutunu artırarak bir modelin performansını artırabilir.)
8. Example: Video augmentation techniques can be used to create new videos or modify existing ones for computer vision tasks.
   (Bilgisayar görme görevleri için yeni videolar oluşturmak veya mevcut olanları değiştirmek için video artırma teknikleri kullanılabilir.)
9. Example: Augmentation can be used to simulate real-world scenarios for testing machine learning models.
   (Artırma, makine öğrenme modellerini test etmek için gerçek dünya senaryolarını simüle etmek için kullanılabilir.)
10. Example: Data augmentation can be applied to various types of data, including text, images, and audio.
    (Veri artırma, metin, görüntü ve ses de dahil olmak üzere çeşitli veri türlerine uygulanabilir.)
11. Example: Augmentation can be used to create more diverse training data, which can improve the model’s ability to generalize to new examples.
    (Artırma, daha çeşitli eğitim verileri oluşturarak modelin yeni örneklerle genelleme yeteneğini artırabilir.)
12. Example: Augmentation techniques like noise injection and dropout can be used to introduce randomness into a model, which can improve its robustness.
    (Gürültü enjeksiyonu ve dropout gibi artırma teknikleri, bir modelde rastgelelik ekleyerek dayanıklılığını artırabilir.)
13. Example: Augmentation can be used to reduce overfitting by making the model more resilient to small variations in the input data.
    (Artırma, girdi verilerindeki küçük değişikliklere daha dayanıklı hale getirerek aşırı uyumlanmayı azaltmak için kullanılabilir.)
14. Example: Augmentation can be used to improve the accuracy of a model on specific tasks, such as object detection or sentiment analysis.
    (Artırma, nesne tespiti veya duygu analizi gibi belirli görevlerde bir modelin doğruluğunu artırmak için kullanılabilir.)
15. Example: Augmentation can be used to generate data for transfer learning, where a model trained on one task is adapted to a related task.
    (Artırma, bir görevde eğitilen bir modelin ilgili bir göreve uyarlandığı transfer öğrenimi için veri oluşturmak için kullanılabilir.)
16. Example: Augmentation can be used to create data with different levels of difficulty, which can help