En esta masterclass se introducirá el problema de la escasez de datos para los modelos ML desde distintos puntos de vista. A continuación se explicarán varias técnicas de Data Augmentation para conjuntos de datos de imagen y sonido, así como las posibilidades que nos aportan los simuladores para crear datos sintéticos. Por último, se verán algunos ejemplos reales de modelos de ML, que mediante un entrenamiento basado en el “Data Augmentation”, se ha podido mejorar significativamente la precisión de estos modelos.
Dirigida a:
– Analistas y expertos en fecha science
