問題 No.1131
画像認識モデルの学習において、学習データにノイズを加えたり、反転や拡大縮小などの変換を行ったりすることでデータ数を擬似的に増やす手法を【 】と呼ぶ。
【正解の解説】
データ拡張
データ拡張は、元の画像を回転・反転・拡大したりして擬似的に増やすことで、AIに多様なパターンを学習させ、より賢くするための手法です。
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【その他の選択肢の解説】
次元圧縮
次元削減は、複雑なデータの特徴を保ったまま、情報の量を減らして扱いやすくするための手法です。
特徴量スケーリング
特徴量スケーリングは、データの数値の範囲（大きさ）を統一して、モデルの学習がスムーズに進むようにする処理です。
アンダーサンプリング
アンダーサンプリングは、データが偏っている際に、数の多い方のデータを減らすことでバランスを調整する手法です。