Data augmentation: é uma técnica usada em aprendizado de máquina para aumentar a quantidade de dados disponíveis para o treinamento de um modelo. Isso é feito através da criação de versões modificadas dos dados existentes, aplicando transformações, como recorte, inversão, rotação e adição de ruído.
A técnica é usada para reduzir o overfitting, que ocorre quando um modelo de aprendizado de máquina se ajusta muito bem aos dados de treinamento e não consegue generalizar bem para novos dados. Ao aumentar artificialmente a quantidade de dados de treinamento, a data augmentation pode ajudar a melhorar a robustez e o desempenho do modelo.
Além disso, a data augmentation é particularmente útil quando a coleta de grandes quantidades de dados é difícil ou cara. Por exemplo, em situações onde há uma escassez de dados de treinamento de alta qualidade, a data augmentation pode ser uma forma eficaz de melhorar a qualidade e a diversidade dos dados disponíveis.
Um exemplo clássico de data augmentation é quando você tem um conjunto de dados de imagens, você pode criar novos dados ao espelhar, girar ou recortar as imagens. Isso pode ajudar a melhorar a robustez do modelo de aprendizado de máquina, pois ele será capaz de aprender a partir de uma maior variedade de dados.
No entanto, é importante lembrar que a data augmentation não é uma solução perfeita. Se o processo de data augmentation não for cuidadosamente projetado, ele pode introduzir padrões artificiais nos dados que o modelo pode aprender e se ajustar excessivamente. Outro desafio é que a data augmentation pode ser computacionalmente cara, especialmente se o conjunto de dados for grande. Portanto, é importante avaliar cuidadosamente se a data augmentation é apropriada para uma determinada tarefa e conjunto de dados.
Este projeto implementa várias técnicas de Data Augmentation em Python usando a biblioteca OpenCV. As técnicas implementadas incluem escala, rotação, recorte, inversão, ajuste de contraste, distorção, adição de ruído e mudança de cor.
Para usar este projeto, substitua 'example.png' pelo caminho da sua imagem. Em seguida, execute o código para visualizar a imagem original e as imagens com Data Augmentation.
