データ拡張（Data Augmentation）

データ拡張（Data Augmentation）とは、機械学習や深層学習において、既存の学習データを人工的に増やすために様々な変換や加工を施す手法のことです。 特に画像認識や音声認識、自然言語処理などでデータセットの多様性を高め、モデルの汎化性能を向上させるために広く利用されています。 データ拡張の主な目的は、学習データの偏りや不足を補い、過学習（オーバーフィッティング）を防ぐことです。 実際のデータ収集が困難な状況でも、データ拡張によって多様な状況に対応できるモデルを効率的に育成できます。 代表的なデータ拡張手法の例： 【画像データの場合】 • 回転、反転、拡大縮小、トリミング • 色調の変化（明るさ、コントラスト、彩度の調整） • ノイズの付加やぼかし（ガウスぼかしなど） • ランダムクロップやカットアウト（部分的なマスク） 【音声データの場合】 • 音量の変更、速度変化 • 雑音の合成、エコー付加 • ピッチ変更、時間ストレッチ 【テキストデータの場合】 • 同義語の置換 • 文の順序入れ替えや一部削除 • 機械翻訳を用いたパラフレーズ生成 データ拡張は、特に学習データが少ない領域や多様な入力に対応が求められるタスクで効果を発揮し、モデルのロバストネス（頑健性）向上に貢献します。 現在、多くの機械学習フレームワークやライブラリ（TensorFlow, PyTorch, Albumentationsなど）が便利なデータ拡張機能を提供しており、AI開発の標準的な工程となっています。