Teknik Augmentasi dalam Pembelajaran Mesin: Meningkatkan Kinerja dan Mengurangi Overfitting

Augmentasi adalah teknik yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk meningkatkan ukuran kumpulan data pelatihan dengan membuat contoh baru dari contoh yang sudah ada. Tujuan dari augmentasi adalah untuk menyediakan model dengan serangkaian masukan yang lebih beragam, yang dapat meningkatkan performanya dan mengurangi overfitting.

Ada banyak cara berbeda untuk melakukan augmentasi, namun beberapa teknik umum meliputi:

1. Rotasi dan pembalikan gambar: Memutar dan membalik gambar dapat menciptakan variasi baru dari masukan yang sama, memungkinkan model belajar mengenali objek dari sudut dan orientasi yang berbeda.
2. Memotong dan mengisi: Memotong dan mengisi masing-masing melibatkan penghapusan atau penambahan piksel ke tepi gambar. Hal ini dapat membantu model belajar mengenali objek meskipun ada bagian yang tertutup atau hilang.
3. Kegugupan warna: Mengubah keseimbangan warna atau intensitas gambar dapat menciptakan variasi baru yang belum pernah dilihat model sebelumnya, membantunya belajar mengenali objek dalam kondisi pencahayaan berbeda.
4. Injeksi derau: Menambahkan derau pada gambar dapat menyimulasikan variasi dunia nyata dan membantu model menjadi lebih tahan terhadap masukan yang derau.
5. Mixup: Mixup melibatkan penggabungan dua atau lebih gambar menjadi satu masukan, memungkinkan model belajar mengenali objek bahkan ketika objek tersebut hadir dalam pemandangan yang berantakan atau kompleks.
6. CutMix: CutMix melibatkan pemotongan secara acak sebagian gambar dan menempelkannya ke gambar yang berbeda, menciptakan variasi baru yang belum pernah dilihat model sebelumnya.
7. Penghapusan acak: Menghapus bagian gambar secara acak dapat menciptakan variasi baru yang belum pernah dilihat model sebelumnya, membantu model belajar mengenali objek meskipun ada bagian yang hilang.
8. Transfer gaya: Mentransfer gaya dari satu gambar ke gambar lainnya dapat menciptakan variasi baru yang belum pernah dilihat model sebelumnya, membantunya belajar mengenali objek dalam gaya dan kondisi pencahayaan yang berbeda.

Dengan menggunakan teknik augmentasi, model pembelajaran mesin dapat belajar mengenali objek dan pola dengan cara yang lebih kuat dan dapat digeneralisasikan, sehingga menghasilkan peningkatan kinerja pada data yang tidak terlihat.