使用Python增强数据
需要提升模型性能
需要提高鲁棒性
需要增加数据多样性
想减少数据集标注成本
为图像、文本、音频和表格数据编写面向对象编程的Python 代码。
分析每种增强方法的偏差和安全参数
使用标准和奇异的彩色图可视化数据
探索机器学习模型
15000个数据集
教大家使用 7 个真实数据集进行图像分类和分割，以及 20 多种几何、光度和随机擦除增强方法。
介绍了8个图像增强开源库
因为是23年刚才的书，PDF比较难找，需要PDF学习的同学可以分享本文后添加小助手获取
数据在人工智能中至关重要，尤其是对于深度学习和生成人工智能而言，因为预测准确性依赖于输入数据集的稳健性。通过传统方法获取额外数据非常昂贵并且难以实现，但数据增强方法却可以用非常低的成本来实现，并且非常准确。
在现实业务中，尤其是小样本问题，数据增强可以增加训练数据集的多样性，提高模型对未知数据的预测能力，这是这本书的珍贵之处。
必须要会使用Python和 Jupyter Notebooks
1. 数据增强变得容易
2. 数据增强中的偏差
3. 用于分类的图像增强
4. 用于分割的图像增强
5. 文本增强
6. 通过机器学习进行文本增强
7. 音频数据增强
8. 使用频谱图增强音频数据
9. 表格数据增强
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