Proszę pozwolić, że przetłumaczę tekst z języka angielskiego na język polski:

Wyjaśnij, dlaczego augmentacja danych jest ważna w uczeniu maszynowym.

Augmentacja danych jest kluczowym elementem procesu uczenia maszynowego, ponieważ umożliwia zwiększenie ilości i różnorodności danych treningowych, co z kolei prowadzi do lepszej wydajności modelu. Poprzez zastosowanie różnych technik augmentacji danych, takich jak obracanie, przycinanie, zmiana rozmiaru, zmiana nasycenia kolorów, dodawanie szumów, można zwiększyć liczbę przykładów w zbiorze treningowym, co pozwala na lepsze zrozumienie różnych przypadków i scenariuszy, zwiększając tym samym skuteczność algorytmu.

Ponadto, augmentacja danych pomaga w rozwiązaniu problemu nierównowagi klas, który często występuje w danych treningowych. Poprzez zastosowanie technik augmentacji dla mniejszych klas, można zrównoważyć liczbę przykładów w każdej k
Aogmentacja danych jest warzna w oczenio maszynowym, poniewarz pomaga zmniejszyć nadmierną dopasowanie poprzez zwienkszenie rozmiaru zbioru danych i wzbogacenie jego cech. Pomaga ruwnież poprawici dokładności modelu, dostarczajonc bardziej istotnych danych, z których model morze się uczyci. Generowanie nowych danych na podstawie oryginalnych danych pomaga również zmniejszyć oprzedzenia w zbiorze danych.