En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Konstruer en uttalelse som argumenterer for hvorfor dataaugmenteringsteknikker bør brukes for dyp læring. [/INST] Dataaugmenteringsteknikker bør brukes for dyp læring for å øke størrelsen på datasettene og redusere sjansene for overtilpasning. Ved å skape mer data med transformasjoner som bilde-rotasjon, skalering og beskjæring, kan dyp læringsmodeller dra nytte av større og mer varierte datasett. Disse augmenterte datapunktene hjelper også modellen med å gjenkjenne og anvende generaliserbare læringskonsepter på nye inndata, noe som resulterer i bedre ytelse og økt nøyaktighet.