数据增强（Data Augmentation）是一种在机器学习中常用的技术，通过对原始训练数据进行一系列变换或修改来生成新的数据样本，从而扩充数据集规模。其核心目的是提升模型的泛化能力和鲁棒性，减少过拟合风险。常见操作包括在图像处理中的旋转、缩放、裁剪和翻转，或在文本处理中的同义词替换、随机插入和删除等。这些变换模拟真实世界的数据多样性，帮助模型学习更稳定的特征表示。
在AI产品开发的实际落地中，数据增强是优化模型性能的关键手段，尤其适用于数据稀缺的场景。例如，在计算机视觉产品中，通过简单的图像增强可以显著提升物体识别准确率，降低成本高昂的数据收集；在自然语言处理应用中，文本增强能增强聊天机器人或翻译系统的语言理解能力。随着技术发展，自动化数据增强方法如AutoAugment的出现，进一步简化了策略选择，加速了产品迭代和部署。
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