 דערקלערן וואָס דאַטן פאַרגרעסערונג איז וויכטיק אין מאַשין לערנען.
דאַטאַ פאַרגרעסערונג איז אַ טעכניק פון קריייטינג נייַע טריינינג סאַמפּאַלז פון די יגזיסטינג אָנעס דורך אַפּלייינג פאַרשידן טראַנספאָרמאַציע אַזאַ ווי ראָוטיישאַנז, פליפּינג און קראַפּינג, צווישן אנדערע. דאָס איז אַ וויכטיק טעכניק וואָס העלפּס פֿאַרבעסערן די פאָרשטעלונג פון מאַשין לערנען מאָדעלס, ספּעציעל אין טאַסקס ווי בילד און רעדע דערקענונג. דאָ איז וואָס דאַטן פאַרגרעסערונג איז וויכטיק אין מאַשין לערנען: 1. העלפּס אַדרעס אָווערפיטטינג: אָווערפיטטינג אַקערז ווען אַ מאַשין לערנען מאָדעל לערנז אַ טריינינג דאַטאַסעט אויך גוט, אַרייַנגערעכנט זייַן טאָכיק ראַש און ערראָרס, דערמיט רידוסינג זייַן פיייקייט צו דזשענעראַלייז צו נייַע דאַטן. דורך יקספּאַנדינג די טריינינג דאַטאַסעט מיט דאַטן פאַרגרעסערונג, אָוווערפיטטינג קענען זיין רידוסט, ווייַל דער מאָדעל וועט האָבן אַקסעס צו מער דייווערס, אָבער פֿאַרבונדענע ביישפילן. 2. ענכאַנסאַז מאָדעל ראָובאַסטנאַס: דאַטאַ פאַרגרעסערונג העלפט פֿאַרבעסערן די ראָובאַסטנאַס פון מאַשין לערנען מאָדעלס. דאָס איז ווייַל עס ינייבאַלז די מאָדעל צו לערנען פון ווערייישאַנז פון טריינינג דאַטן, וואָס ינייבאַלז עס צו שעפּן מער דייווערס דאַטן אין דער עמעס וועלט. 3. ימפּרוווז מאָדעל אַקקוראַסי: דורך אַרטאַפישאַלי ינקריסינג די גרייס פון די טריינינג דאַטן, דאַטן פאַרגרעסערונג קענען העלפֿן פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי פון מאַשין לערנען מאָדעלס. דאָס איז ווייַל עס איז מער דאַטן פֿאַר די מאָדעל צו לערנען פון, דערפאר עס איז ביכולת צו עקסטראַקט מער אינפֿאָרמאַציע וואָס איז נויטיק צו מאַכן פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן. 4. האַנדלינג ימבאַלאַנסט דאַטאַ: אין עטלעכע קאַסעס, די טריינינג דאַטאַסעט זאל זיין ימבאַלאַנסט, מיט עטלעכע קלאסן מיט מער ביישפילן ווי אנדערע. דאָס קען פירן צו אַ מאַשין לערנען מאָדעל וואָס איז בייאַסט צו די מערהייַט קלאַס. דאַטאַ פאַרגרעסערונג קענען העלפן אַדרעס דעם אַרויסגעבן דורך קריייטינג מער סאַמפּאַלז פֿאַר די מינאָריטעט קלאסן. אין קיצער, דאַטן פאַרגרעסערונג איז אַ יקערדיק טעכניק אין מאַשין לערנען, ווייַל עס העלפּס פֿאַרבעסערן מאָדעל ראָובאַסטנאַס, אַקיעראַסי און די פיייקייט צו דזשענערייט צו נייַע דאַטן.