{"text": "### Human: Membangun pernyataan untuk berpendapat mengapa teknik augmentasi data harus digunakan untuk pembelajaran yang mendalam.. ### Assistant: Teknik augmentasi data sangat penting untuk pembelajaran mendalam karena mereka membantu meningkatkan jumlah dan keragaman data pelatihan yang tersedia untuk model, yang mengarah pada peningkatan kinerja dan generalisasi. Dengan menerapkan berbagai transformasi pada data yang ada seperti rotasi, flipping, cropping, dan zoom, teknik ini memungkinkan model untuk belajar dari variasi yang berbeda dari gambar atau titik data yang sama, membuatnya lebih kuat terhadap perubahan atau kebisingan dalam input. Selain itu, augmentasi data membantu mengurangi overfitting, karena model tidak terpapar pada gambar yang sama berulang kali dan dipaksa untuk mempelajari fitur yang lebih umum. Secara keseluruhan, teknik augmentasi data adalah alat yang berharga dalam arsenal pembelajaran mendalam, yang memungkinkan model untuk mencapai hasil yang lebih baik dan melakukan lebih efektif pada data dunia nyata."}