Construisez une déclaration pour expliquer pourquoi les techniques d'augmentation des données devraient être utilisées pour l'apprentissage en profondeur.
 Les techniques d'augmentation des données doivent être utilisées pour l'apprentissage en profondeur afin d'augmenter la taille des ensembles de données et de réduire les risques de surajustement. En créant plus de données avec des transformations telles que la rotation, la mise à l'échelle et le recadrage des images, les modèles d'apprentissage en profondeur peuvent bénéficier d'ensembles de données plus vastes et plus diversifiés. Ces points de données augmentés aident également le modèle à reconnaître et à appliquer des concepts d'apprentissage généralisables à de nouvelles entrées, ce qui se traduit par de meilleures performances et une précision accrue.