Аугментация данных: искусственное увеличение обучающих данных

Коротко: При аугментации данных имеющиеся обучающие данные слегка изменяют (поворачивают, обрезают, зашумляют), чтобы модель стала устойчивее и меньше переобучалась.

Подробнее: Хорошему ИИ нужно много разнообразных данных. Если их мало, из каждого примера получают несколько изменённых вариантов, не меняя правильного ответа: зеркально отражённая кошка остаётся кошкой.