<bos><start_of_turn>system
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lista de codigos linguisticos disponibles: ["fr", "de"].<end_of_turn>
<start_of_turn>user
Étant donné le texte suivant, répondez quelles sont les bonnes réponses :

Amara écrit le script d'une vidéo YouTube sur l'augmentation des données.
Vous souhaitez aborder certains des aspects les plus critiques de l’utilisation de la technique sur un ensemble de données d’image.
C'est la liste d'Amara des points clés qu'elle souhaite laisser à son public.

Laquelle des déclarations suivantes laisseriez-vous Amara partager avec son public ?
A) Grâce à l'augmentation des données, nous pouvons augmenter artificiellement la quantité de données en générant de nouveaux échantillons à partir des données existantes.
B) Les réseaux contradictoires génératifs (GAN) et le transfert de style sont des techniques avancées qui peuvent aider à augmenter les données.
C) L'augmentation des données a un effet de régularisation lorsqu'elle est utilisée pour augmenter la quantité de données avant d'entraîner un modèle.
D) L'augmentation des données élimine toujours les biais présents dans les données originales.<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Die Antwort sind die ersten drei. Erstens besteht die Idee der Datenvergrößerung darin, mehr Daten zur Verfügung zu haben. Denken Sie daran, dass es viele Techniken zur Datenvergrößerung gibt, darunter die zweite Option: Durch das GAN können Sie mehr Daten aus zufälligem Rauschen generieren und schließlich erhöhen Trainingsdaten durch Datenerweiterung verringern die Varianz des Modells und erhöhen wiederum die Generalisierungsfähigkeit des Modells.<end_of_turn><eos>