{"id":181150,"date":"2023-07-22T11:25:51","date_gmt":"2023-07-22T10:25:51","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=181150"},"modified":"2023-10-30T13:24:01","modified_gmt":"2023-10-30T12:24:01","slug":"data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning","title":{"rendered":"Data Augmentation: Optimierung der Leistung von Deep Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181150\" class=\"elementor elementor-181150\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-69fb8273 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"69fb8273\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ca57880 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2ca57880\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Genauigkeit und Effektivit\u00e4t von Deep Learning h\u00e4ngt stark von der Qualit\u00e4t und Quantit\u00e4t der Lerndaten ab. Und obwohl wir uns voll und ganz im Zeitalter von Big Data befinden, reicht die Menge der verf\u00fcgbaren Informationen manchmal nicht aus, um ein Deep-Learning-Modell zu erstellen. An dieser Stelle kommt Data Augmentation ins Spiel.<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3bc8b85c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3bc8b85c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Worum geht es also? Wie funktioniert es? Was sind die Vor- und Nachteile? Das werden wir uns in diesem Artikel ansehen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-10ae37d3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"10ae37d3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1193246f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1193246f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Data augmentation - Definition<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4eeea6c6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4eeea6c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Mithilfe von <strong>Data Augmentation<\/strong> kann die Menge an Daten, die von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\">Deep-Learning-Tools<\/a> verwendet werden, k\u00fcnstlich erh\u00f6ht werden. Dabei werden neue Datenpunkte aus bestehenden Daten generiert, entweder durch kleine \u00c4nderungen an den Daten oder sogar durch die Verwendung anderer<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\"> maschineller Lernmodelle, die den Datensatz vergr\u00f6\u00dfern.<\/a><\/p><p>In diesem Zusammenhang muss unterschieden werden zwischen :<\/p><ul><li><strong>Synthetischen Daten<\/strong>: Dies sind k\u00fcnstlich erzeugte Daten ohne Bezug zur realen Welt. Meistens werden sie von generativen Adverbialnetzen erzeugt.<\/li><li><strong>Erweiterten Daten:<\/strong> Diese stammen aus Originaldaten, denen kleinere Transformationen hinzugef\u00fcgt wurden (z. B. die \u00dcbersetzung von Textdaten in eine andere Sprache, die Drehung eines Bildes oder das Hinzuf\u00fcgen von Rauschen zu einem Video). Diese Transformationen erh\u00f6hen die Vielfalt des Lernsatzes.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c57624a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4c57624a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In vielen F\u00e4llen werden Augmented Data von Organisationen bevorzugt, da sie der Realit\u00e4t \u00e4hnlicher sind. In manchen F\u00e4llen k\u00f6nnen synthetische Daten jedoch relevanter sein. Insbesondere wenn es um die Einhaltung der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dsgvo-definition-und-auswirkungen-auf-unternehmen\">DSGVO geht (wir werden sp\u00e4ter darauf zur\u00fcckkommen).<\/a><\/p><p>Heutzutage werden Data Augmentation-Methoden h\u00e4ufig in Deep-Learning-Anwendungen eingesetzt. Zum Beispiel bei der Erkennung von Objekten, der Klassifizierung von Bildern, der Bilderkennung, dem Verst\u00e4ndnis nat\u00fcrlicher Sprache, der semantischen Segmentierung und so weiter.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b56fbd3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5b56fbd3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a5718d0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a5718d0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert  Data Augmentation?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b8395ee elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6b8395ee\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um zwischen einer Katze, einem Hund, einem Pferd oder einem Delfin zu unterscheiden, braucht ein Deep-Learning-Modell eine Vielzahl von Bildern, die diese verschiedenen Tiere darstellen. Und vor allem muss es \u00fcber verschiedene Bilder verf\u00fcgen. Das hei\u00dft, mit unterschiedlicher Ausrichtung, Lage, Gr\u00f6\u00dfe, Helligkeit usw. Erst wenn es in der Lage ist, diese verschiedenen Tiere unabh\u00e4ngig von ihrer Ausrichtung, Gr\u00f6\u00dfe oder Beleuchtung genau zu klassifizieren, ist es wirklich einsatzbereit. Man spricht dann von einem faltenden neuronalen Netz (CNN).<\/p><p>Auf dieser Erkenntnis basiert die Verwendung von Data Augmentation. Die Idee ist, die Daten zu manipulieren, indem man verschiedene Parameter hinzuf\u00fcgt, entfernt oder ver\u00e4ndert, um dem Lernmodell einen sehr vielf\u00e4ltigen Satz an Trainingsdaten zur Verf\u00fcgung zu stellen. Je mehr Variablen der Datensatz anbietet, desto mehr komplexe <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\">Unterscheidungsmerkmale kann das CNN lernen.<\/a><\/p><p>Um eine <strong>m\u00f6glichst gro\u00dfe Anzahl von Parametern<\/strong> anzubieten, wird also der Prozess der Datenaugmentation in Gang gesetzt. Die Technik der Datenerh\u00f6hung h\u00e4ngt jedoch von der Art der verwendeten Daten ab.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a1ae53f elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2a1ae53f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/data-augmentation-cnn.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181153\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/data-augmentation-cnn.png 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/data-augmentation-cnn-300x150.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/data-augmentation-cnn-768x384.png 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-572dc52c elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"572dc52c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Data Augmentation lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-571a5aba elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"571a5aba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"> Data Augmentation f\u00fcr visuelle Daten<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-517a25c8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"517a25c8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Hier ist der Prozess der Datenerh\u00f6hung am einfachsten durchzuf\u00fchren. In diesem Rahmen sind folgende Schritte zu implementieren:<\/p><ul><li>Die Eingabe der Eingabedaten in die Datenanreicherungspipeline ;<\/li><li>Die Implementierung der sequentiellen Schritte verschiedener Augmentierungen, wie Rotation, Farb\u00e4nderung (Wechsel von Graustufen zu RGB), Unsch\u00e4rfe und Spiegelung (vertikal und horizontal).<\/li><li>Die Verarbeitung des Bildes bei jedem sequentiellen Schritt mit Zuweisung einer Wahrscheinlichkeit ;<\/li><li>Die zuf\u00e4llige \u00dcberpr\u00fcfung der augmentierten Ergebnisse durch einen Menschen ;<br \/>Die Nutzung der augmentierten<\/li><li>Daten durch den KI-Trainingsprozess.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f69119f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5f69119f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"> Data Augmentation f\u00fcr Textdaten<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-476f4871 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"476f4871\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Aufgrund der Komplexit\u00e4t der nat\u00fcrlichen Sprache ist Data Augmentation im <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nlp-language-translation-alles-was-du-wissen-musst\">NLP-Bereich<\/a> seltener. Trotzdem ist es, auch wenn es schwieriger ist, nicht unm\u00f6glich, Textdaten k\u00fcnstlich anzureichern. Der Prozess der Datenaugmentation sieht folgenderma\u00dfen aus:<\/p><ul><li><strong>Die einfache Data Augmentation:<\/strong> z. B. durch das Ersetzen von Synonymen, das Einf\u00fcgen, Austauschen und L\u00f6schen von W\u00f6rtern.<\/li><li><strong>R\u00fcck\u00fcbersetzung:<\/strong> Der aus der Zielsprache \u00fcbersetzte Text wird in seine Originalsprache zur\u00fcck\u00fcbersetzt.<\/li><li><strong>Kontextualisierte Worteinbettungen:<\/strong> Hier geht es darum, Beziehungen zwischen W\u00f6rtern und S\u00e4tzen herzustellen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c28e556 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3c28e556\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6cd103fa elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6cd103fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Vor- und Nachteile von  Data Augmentation?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6a839013 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6a839013\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Vorteile<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5fa5a199 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5fa5a199\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>Datenvermehrung<\/strong> ist eine kosteng\u00fcnstige und effektive Methode, mit der viele Probleme beim Entwurf neuronaler<strong> Deep-Learning-Netze<\/strong> \u00fcberwunden werden k\u00f6nnen.<\/p><p>Einerseits sind Organisationen traditionell vom Prozess der Datensammlung und -aufbereitung abh\u00e4ngig. Denn um hochpr\u00e4zise KI-Modelle zu erstellen, ben\u00f6tigen sie gro\u00dfe Mengen an<strong> qualitativen Daten.<\/strong> Aber auch wenn das Sammeln und Aufbereiten von Daten f\u00fcr Deep Learning unerl\u00e4sslich ist, ist dieser Schritt extrem zeitaufwendig und teuer. Umgekehrt f\u00fchrt die Datenvermehrung dazu, dass gro\u00dfe Mengen qualitativer Daten in k\u00fcrzester Zeit zur Verf\u00fcgung stehen.<\/p><p>Andererseits m\u00fcssen Unternehmen, wenn sie <strong>personenbezogene Daten<\/strong> sammeln und verwenden, die Datenschutzbestimmungen einhalten. Dies kann die Anzahl der verf\u00fcgbaren und verwertbaren Daten einschr\u00e4nken. Hier erm\u00f6glicht die Generierung synthetischer Daten, die erforderlichen Datenmengen zu erhalten, ohne die Rechte des Einzelnen auf Privatsph\u00e4re zu beeintr\u00e4chtigen.<\/p><p>Vor allem aber erm\u00f6glicht Data Augmentation durch die <strong>k\u00fcnstliche Generierung<\/strong> neuer Daten, dass Deep-Learning-Modelle gr\u00f6\u00dfere und vollst\u00e4ndigere Trainingsdatens\u00e4tze verwenden k\u00f6nnen. Dadurch werden ihre Leistung und die Relevanz der Ergebnisse stark verbessert.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f23022b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3f23022b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Nachteile<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34e57c57 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"34e57c57\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Trotz aller Vorteile der Datenaugmentation sollte man sich der Grenzen dieser Methode der Datenanreicherung bewusst sein:<\/p><ul><li>Die den Originaldaten innewohnenden Verzerrungen bleiben auch in den augmentierten Daten bestehen und k\u00f6nnen sogar noch verst\u00e4rkt werden.<\/li><li>Die Gew\u00e4hrleistung der Qualit\u00e4t der k\u00fcnstlich erweiterten Datens\u00e4tze hat auch ihren Preis.<\/li><li>Die Erstellung von synthetischen Daten erfordert erhebliche Ressourcen (F\u00e4higkeiten, fortgeschrittene Anwendungen, Forschung und Entwicklung&#8230;).<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-265d5f08 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"265d5f08\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4bd0f2f3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4bd0f2f3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">DataScientest, die unverzichtbare Ausbildung zum Entwerfen von Deep Learning-Modellen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6d72e2da elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6d72e2da\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>\u00dcber die Data Augmentation hinaus erfordert die Konzeption von Deep Learning Modellen eine Vielzahl an fortgeschrittenen technischen F\u00e4higkeiten (Programmiersprache, Data Engineering, KI, Datenvisualisierung, &#8230;). Genau aus diesem Grund bietet Datascientests dir seine Ausbildung an. Schlie\u00df dich uns an!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-722bd839 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"722bd839\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=ugALxRuTh00&amp;t=139s&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-39f1107b elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"39f1107b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Deep Learning Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Genauigkeit und Effektivit\u00e4t von Deep Learning h\u00e4ngt stark von der Qualit\u00e4t und Quantit\u00e4t der Lerndaten ab. Und obwohl wir uns voll und ganz im Zeitalter von Big Data befinden, reicht die Menge der verf\u00fcgbaren Informationen manchmal nicht aus, um ein Deep-Learning-Modell zu erstellen. An dieser Stelle kommt Data Augmentation ins Spiel. Worum geht es [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":67,"featured_media":181152,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Data Augmentation: Optimierung der Leistung von Deep Learning<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Data Augmentation kann besonders hilfreich sein, wenn der Datensatz begrenzt ist und das Modell eine ausreichende Menge an Daten ben\u00f6tigt, um\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Data Augmentation: Optimierung der Leistung von Deep Learning\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Die Genauigkeit und Effektivit\u00e4t von Deep Learning h\u00e4ngt stark von der Qualit\u00e4t und Quantit\u00e4t der Lerndaten ab. Und obwohl wir uns voll und ganz im\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-22T10:25:51+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-10-30T12:24:01+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2023\/07\/data-augmentation.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"768\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"422\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Melanie\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Melanie\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"5 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning\"},\"author\":{\"name\":\"Melanie\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d\"},\"headline\":\"Data Augmentation: Optimierung der Leistung von Deep Learning\",\"datePublished\":\"2023-07-22T10:25:51+00:00\",\"dateModified\":\"2023-10-30T12:24:01+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning\"},\"wordCount\":957,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"articleSection\":[\"Data Science\"],\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2023\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning\",\"name\":\"Data Augmentation: Optimierung der Leistung von Deep Learning\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-22T10:25:51+00:00\",\"dateModified\":\"2023-10-30T12:24:01+00:00\",\"description\":\"Data Augmentation kann besonders hilfreich sein, wenn der Datensatz begrenzt ist und das Modell eine ausreichende Menge an Daten ben\u00f6tigt, um\",\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"name\":\"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com\",\"description\":\"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\",\"name\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"width\":301,\"height\":301,\"caption\":\"DataScientest\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\",\"https:\/\/twitter.com\/DataScientest__\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/\",\"https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d\",\"name\":\"Melanie\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Melanie\"},\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/melaniekrause\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Data Augmentation: Optimierung der Leistung von Deep Learning","description":"Data Augmentation kann besonders hilfreich sein, wenn der Datensatz begrenzt ist und das Modell eine ausreichende Menge an Daten ben\u00f6tigt, um","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Data Augmentation: Optimierung der Leistung von Deep Learning","og_description":"Die Genauigkeit und Effektivit\u00e4t von Deep Learning h\u00e4ngt stark von der Qualit\u00e4t und Quantit\u00e4t der Lerndaten ab. Und obwohl wir uns voll und ganz im","og_url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning","og_site_name":"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","article_published_time":"2023-07-22T10:25:51+00:00","article_modified_time":"2023-10-30T12:24:01+00:00","og_image":[{"width":768,"height":422,"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2023\/07\/data-augmentation.png","type":"image\/png"}],"author":"Melanie","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@DataScientest__","twitter_site":"@DataScientest__","twitter_misc":{"Verfasst von":"Melanie","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"5 Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning"},"author":{"name":"Melanie","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d"},"headline":"Data Augmentation: Optimierung der Leistung von Deep Learning","datePublished":"2023-07-22T10:25:51+00:00","dateModified":"2023-10-30T12:24:01+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning"},"wordCount":957,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"articleSection":["Data Science"],"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning#respond"]}],"copyrightYear":"2023","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning","name":"Data Augmentation: Optimierung der Leistung von Deep Learning","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website"},"datePublished":"2023-07-22T10:25:51+00:00","dateModified":"2023-10-30T12:24:01+00:00","description":"Data Augmentation kann besonders hilfreich sein, wenn der Datensatz begrenzt ist und das Modell eine ausreichende Menge an Daten ben\u00f6tigt, um","inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/data-augmentation-optimierung-der-leistung-von-deep-learning"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","name":"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com","description":"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science","publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization","name":"DataScientest","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","contentUrl":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","width":301,"height":301,"caption":"DataScientest"},"image":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","https:\/\/twitter.com\/DataScientest__","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/","https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d","name":"Melanie","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g","caption":"Melanie"},"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/melaniekrause"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181150"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/67"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=181150"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181150\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/181152"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=181150"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=181150"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=181150"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}