{"id":207256,"date":"2023-09-01T07:30:00","date_gmt":"2023-09-01T07:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=207256"},"modified":"2023-11-09T13:43:27","modified_gmt":"2023-11-09T13:43:27","slug":"data-augmentation-tout-savoir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/data-augmentation-tout-savoir","title":{"rendered":"Data augmentation : Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est ? \u00c0 quoi \u00e7a sert ?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"207256\" class=\"elementor elementor-207256\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5ac3671 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5ac3671\" 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-9497f3f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9497f3f\" 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><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La pr\u00e9cision et l\u2019efficacit\u00e9 du Deep Learning d\u00e9pendent largement de la qualit\u00e9 et de la quantit\u00e9 des donn\u00e9es d'apprentissage. Et m\u00eame si nous sommes pleinement dans l\u2019\u00e8re du Big data , la quantit\u00e9 d\u2019information disponible est parfois insuffisante dans la construction de mod\u00e8le d'apprentissage profond. C\u2019est \u00e0 cet instant qu\u2019intervient la data augmentation. Alors de quoi s\u2019agit-il ? Comment \u00e7a fonctionne ? Quels sont les avantages et inconv\u00e9nients ? C\u2019est ce que nous allons voir dans cet article.&nbsp;<\/h2>\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-98921ca e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"98921ca\" 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-eb0f81e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"eb0f81e\" 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\">Qu'est-ce que la Data Augmentation ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-666a99a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"666a99a\" 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;\">La data augmentation (ou augmentation des donn\u00e9es) permet d\u2019<\/span><b>accro\u00eetre artificiellement la quantit\u00e9 de donn\u00e9es<\/b> utilis\u00e9es par <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/deep-learning-definition\">les outils<b> <\/b>de Deep Learning<\/a><b>. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019id\u00e9e est alors de g\u00e9n\u00e9rer de nouveaux points de donn\u00e9es \u00e0 partir de donn\u00e9es existantes, que ce soit en apportant des modifications mineures aux donn\u00e9es, ou m\u00eame en utilisant d\u2019autres mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage automatique charg\u00e9s d&rsquo;amplifier l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 ce titre, il convient de faire la diff\u00e9rence entre :\u00a0<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Les donn\u00e9es synth\u00e9tiques<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : ce sont les donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es artificiellement sans r\u00e9f\u00e9rence du monde r\u00e9el. La plupart du temps, elles sont produites par des r\u00e9seaux adverbiaux g\u00e9n\u00e9ratifs.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Les donn\u00e9es augment\u00e9es<\/b> : ces derni\u00e8res proviennent de donn\u00e9es originales, auxquelles ont \u00e9t\u00e9 ajout\u00e9es des transformations mineures (comme la traduction de donn\u00e9es textuelles dans une autre langue, la rotation d\u2019une image ou l&rsquo;ajout de bruit sur une vid\u00e9o). Ces transformations permettent ainsi d&rsquo;augmenter la diversit\u00e9 de l&rsquo;ensemble d&rsquo;apprentissages.<\/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-0c13f04 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0c13f04\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Bien souvent, les donn\u00e9es augment\u00e9es sont privil\u00e9gi\u00e9es par les organisations de par leur plus forte ressemblance avec la r\u00e9alit\u00e9. Cela dit, dans certains cas, les donn\u00e9es synth\u00e9tiques peuvent se r\u00e9v\u00e9ler plus pertinentes. Notamment lorsqu\u2019il s\u2019agit de respecter le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/rgpd\">RGPD<\/a> (nous y reviendrons plus tard).\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Aujourd\u2019hui, les m\u00e9thodes de data augmentation sont <\/span><b>largement utilis\u00e9es dans les applications de Deep Learning.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Par exemple, pour la d\u00e9tection d&rsquo;objets, la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/pillow-tout-savoir\">classification d&rsquo;images<\/a>, la reconnaissance d&rsquo;images, la compr\u00e9hension du langage naturel, la segmentation s\u00e9mantique, etc. <\/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-98ff323 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"98ff323\" 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-c06b3ce elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c06b3ce\" 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\">Comment fonctionne l\u2019augmentation des donn\u00e9es ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8595538 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8595538\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Pour faire la diff\u00e9rence entre un chat, un chien, un cheval ou un dauphin, un mod\u00e8le de Deep Learning a besoin d\u2019une multitude de photos repr\u00e9sentant ces diff\u00e9rents animaux. Et surtout, il doit disposer d\u2019images vari\u00e9es. C\u2019est-\u00e0-dire avec diff\u00e9rentes orientations, emplacements, \u00e9chelles, luminosit\u00e9s\u2026 Ce n\u2019est que lorsqu\u2019il est capable de classer avec pr\u00e9cision ces diff\u00e9rents animaux, peu importe leur orientation, taille ou \u00e9clairage qu\u2019il est vraiment op\u00e9rationnel. On parle alors de<\/span> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/convolutional-neural-network\">r\u00e9seau neuronal convolutif (CNN)<\/a><b>.\u00a0<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">C\u2019est sur cette conclusion que se base l\u2019utilisation de la data augmentation. L\u2019id\u00e9e est de manipuler les donn\u00e9es en ajoutant, supprimant ou modifiant divers param\u00e8tres, afin de <\/span><b>fournir au mod\u00e8le d\u2019apprentissage un ensemble de donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement tr\u00e8s vari\u00e9<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Plus le jeu de donn\u00e9es propose de variables, plus le CNN est capable d\u2019apprendre des caract\u00e9ristiques complexes de diff\u00e9renciation.\u00a0\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Alors pour proposer un maximum de param\u00e8tres, le processus d\u2019augmentation des donn\u00e9es se met en place. Cela dit, la technique de data augmentation varie selon le type de donn\u00e9es utilis\u00e9.<\/span><\/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-464eeb2 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"464eeb2\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/data-augmentation-cnn.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-207265\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/data-augmentation-cnn.png 900w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/data-augmentation-cnn-300x150.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/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\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6538773 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6538773\" 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\/formation-data-scientist\">\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\">Ma\u00eetriser le fonctionnement de l'augmentation des donn\u00e9es<\/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-c2d50a6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c2d50a6\" 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\">Pour les donn\u00e9es visuelles<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b98e2d2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b98e2d2\" 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<span style=\"font-weight: 400;\">C\u2019est ici que le processus de data augmentation est<\/span><b> le plus simple \u00e0 r\u00e9aliser. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Dans ce cadre, voici les \u00e9tapes \u00e0 impl\u00e9menter :\u00a0<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">L\u2019introduction des donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e dans le pipeline d&rsquo;enrichissement des donn\u00e9es ;\u00a0<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">L\u2019impl\u00e9mentation des \u00e9tapes s\u00e9quentielles de diff\u00e9rentes augmentations, telles que rotation, modification des couleurs (passage de l&rsquo;\u00e9chelle de gris \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle RVB), flou et retournement (vertical et horizontal).<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Le traitement de l\u2019image \u00e0 chaque \u00e9tape s\u00e9quentielle avec attribution d\u2019une probabilit\u00e9 ;\u00a0<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">La v\u00e9rification al\u00e9atoire des r\u00e9sultats augment\u00e9s par un humain ; <\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">L\u2019utilisation des donn\u00e9es augment\u00e9es par le processus de formation de l<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/comment-arreter-lhallucination-des-intelligences-artificielles\">&lsquo;IA<\/a>.<\/li>\n<\/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-c822980 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c822980\" 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\">Pour les donn\u00e9es textuelles<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-edcd62a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"edcd62a\" 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<span style=\"font-weight: 400;\">En raison de la <\/span><b>complexit\u00e9 du langage naturel,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> la data augmentation est plus rare dans le domaine du NLP. Cela dit, m\u00eame si c\u2019est plus difficile, il n\u2019est pas impossible d\u2019enrichir artificiellement des donn\u00e9es textuelles. Voici comment se pr\u00e9sente le processus d\u2019augmentation des donn\u00e9es :<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">L\u2019augmentation facile des donn\u00e9es : par exemple \u00e0 travers le remplacement de synonymes, l\u2019insertion, l\u2019\u00e9change et la suppression de mots.\u00a0<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">La r\u00e9trotraduction : le texte traduit de la langue cible est retraduit vers sa langue d&rsquo;origine.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Les ench\u00e2ssements de mots contextualis\u00e9s : l\u2019id\u00e9e est alors de cr\u00e9er des relations entre les mots, entre les phrases.<\/li>\n<\/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-fd1beb6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"fd1beb6\" 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-44002b9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"44002b9\" 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\">Quels sont les avantages et inconv\u00e9nients ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ca1e8ca elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ca1e8ca\" 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\">Avantages<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4fd1273 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4fd1273\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;augmentation des donn\u00e9es est une <\/span><b>m\u00e9thode peu co\u00fbteuse et efficace<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> qui permet de pallier de nombreux probl\u00e8mes dans la conception de r\u00e9seaux neuronaux Deep Learning.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">D\u2019une part, les organisations sont traditionnellement d\u00e9pendantes du <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/moderniser-le-traitement-de-ses-donnees-avec-de-nouveaux-outils\">processus de collecte et de pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a>. En effet, pour construire des mod\u00e8les d&rsquo;IA de haute pr\u00e9cision, elles ont besoin de <strong>donn\u00e9es qualitatives<\/strong> en grande quantit\u00e9. Mais si la collecte et la pr\u00e9paration des donn\u00e9es sont indispensables au Deep Learning, cette \u00e9tape est extr\u00eamement chronophage et co\u00fbteuse. \u00c0 l\u2019inverse, l\u2019augmentation des donn\u00e9es permet d\u2019<\/span><b>obtenir de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es qualitatives en un temps record.<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">D\u2019autre part, lorsque les entreprises collectent et utilisent des <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/lanonymisation-des-donnees-la-methode-fiable-et-validee-doctopize\">donn\u00e9es \u00e0 caract\u00e8re personnel<\/a>, elles doivent respecter la r\u00e9glementation en mati\u00e8re de respect de la vie priv\u00e9e. Ce qui peut limiter le nombre de donn\u00e9es disponibles et exploitables. Ici, la g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es synth\u00e9tiques permet d\u2019obtenir les volumes de donn\u00e9es requis, <\/span><b>sans pour autant porter atteinte aux droits des individus \u00e0 la vie priv\u00e9e.\u00a0<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Mais surtout, en g\u00e9n\u00e9rant de nouvelles donn\u00e9es artificiellement, la data augmentation permet aux mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage profond d\u2019utiliser des ensembles de donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement plus vastes et plus complets. Leur <\/span><b>performance et la pertinence des r\u00e9sultats obtenus <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">s\u2019en trouvent fortement am\u00e9lior\u00e9es.<\/span><\/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-7575f7b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7575f7b\" 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\">Inconv\u00e9nients<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0c5f865 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0c5f865\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Malgr\u00e9 tous les b\u00e9n\u00e9fices de la data augmentation, il convient d\u2019\u00eatre conscient des limites de cette m\u00e9thode d\u2019enrichissement des donn\u00e9es :\u00a0<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Les biais inh\u00e9rents aux donn\u00e9es originales persistent dans les donn\u00e9es augment\u00e9es, et peuvent m\u00eame \u00eatre renforc\u00e9s.\u00a0<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La garantie de la qualit\u00e9 des ensembles de donn\u00e9es augment\u00e9s artificiellement a aussi un co\u00fbt.\u00a0<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La cr\u00e9ation de donn\u00e9es synth\u00e9tiques n\u00e9cessite des ressources importantes (comp\u00e9tences, applications avanc\u00e9es, recherche et d\u00e9veloppement\u2026).<\/span><\/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-93b6318 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"93b6318\" 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-54f1374 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"54f1374\" 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\">Se former au Deep Learning avec DataScientest<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17c11db elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"17c11db\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Au-del\u00e0 de la data augmentation, la conception de mod\u00e8les de Deep Learning n\u00e9cessite une multitude de comp\u00e9tences techniques avanc\u00e9es (langage de programmation, data engineering, IA, data visualisation, \u2026). C\u2019est justement pour cette raison que Datascientest vous propose <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-deep-learning\">sa formation en Deep Learning<\/a>.<\/span><\/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-3a0068e elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"3a0068e\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/r-dhCc0IKfU&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-2b29297 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"2b29297\" 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\/formation-deep-learning\">\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\">Commencer une formation sur le Deep Learning<\/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<div class=\"elementor-element elementor-element-f5b38cf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f5b38cf\" 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-6c6b4b4 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"6c6b4b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que la Data Augmentation ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"La data augmentation (ou augmentation des donn\u00e9es) permet d\u2019accro\u00eetre artificiellement la quantit\u00e9 de donn\u00e9es utilis\u00e9es par les outils de Deep Learning. L\u2019id\u00e9e est alors de g\u00e9n\u00e9rer de nouveaux points de donn\u00e9es \u00e0 partir de donn\u00e9es existantes, que ce soit en apportant des modifications mineures aux donn\u00e9es, ou m\u00eame en utilisant d\u2019autres mod\u00e8les d'apprentissage automatique charg\u00e9s d'amplifier l'ensemble de donn\u00e9es.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Comment fonctionne l\u2019augmentation des donn\u00e9es ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Pour faire la diff\u00e9rence entre un chat, un chien, un cheval ou un dauphin, un mod\u00e8le de Deep Learning a besoin d\u2019une multitude de photos repr\u00e9sentant ces diff\u00e9rents animaux. Et surtout, il doit disposer d\u2019images vari\u00e9es. C\u2019est-\u00e0-dire avec diff\u00e9rentes orientations, emplacements, \u00e9chelles, luminosit\u00e9s\u2026 Ce n\u2019est que lorsqu\u2019il est capable de classer avec pr\u00e9cision ces diff\u00e9rents animaux, peu importe leur orientation, taille ou \u00e9clairage qu\u2019il est vraiment op\u00e9rationnel. On parle alors de r\u00e9seau neuronal convolutif (CNN).\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\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>La pr\u00e9cision et l\u2019efficacit\u00e9 du Deep Learning d\u00e9pendent largement de la qualit\u00e9 et de la quantit\u00e9 des donn\u00e9es d&rsquo;apprentissage. Et m\u00eame si nous sommes pleinement dans l\u2019\u00e8re du Big data , la quantit\u00e9 d\u2019information disponible est parfois insuffisante dans la construction de mod\u00e8le d&rsquo;apprentissage profond. C\u2019est \u00e0 cet instant qu\u2019intervient la data augmentation. 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