Dados aumentados

Dados aumentados referem-se a um conjunto de técnicas de processamento de dados que aumentam o volume e a qualidade dos dados disponíveis para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina e outros tipos de análise de dados.

Os dados aumentados são criados por meio de uma variedade de técnicas, como resumo de dados, combinação de dados, rotação, tradução, corte, inversão, aumento de ruído, entre outras. Essas técnicas permitem que novas amostras de dados sejam geradas a partir de amostras existentes, aumentando a diversidade e a quantidade de dados disponíveis para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

Os dados aumentados são especialmente úteis em situações em que o conjunto de dados original é pequeno ou não é suficientemente diversificado. Eles também podem ser úteis na detecção de padrões e recursos ocultos nos dados que, de outra forma, não seriam visíveis.

No contexto de vendas, os dados ampliados podem ser usados para aumentar o volume e a diversidade dos dados disponíveis para análise e previsão de vendas. Por exemplo, suponha que uma empresa de varejo on-line tenha dados limitados sobre o comportamento de compra de seus clientes em diferentes épocas do ano. Para melhorar a precisão das previsões de vendas, a empresa pode usar técnicas de dados ampliados para gerar novas observações a partir dos dados existentes.