Was ist Data Augmentation (Datenerweiterung)

Definition

Data Augmentation (Datenerweiterung) bezeichnet Techniken, mit denen die Menge und Vielfalt der vorhandenen Trainingsdaten künstlich vergrößert wird, indem leicht modifizierte Kopien der Originaldaten erstellt werden. Ziel ist es, die Robustheit von Machine-Learning-Modellen gegenüber neuen Variationen zu erhöhen und Overfitting zu verhindern.

Erklärung

Da im B2B- und SaaS-Kontext reale Trainingsdaten oft knapp, teuer oder unausgewogen sind, stellt Data Augmentation eine hocheffiziente Lösung dar. Bei Textdaten im Kundenservice oder Vertrieb können beispielsweise durch Synonymersetzung oder Back-Translation neue Trainingsbeispiele generiert werden, während bei tabellarischen CRM-Daten synthetische Datenpunkte erzeugt werden, um unterrepräsentierte Kundensegmente auszugleichen. Diese künstlich erweiterten Datensätze zwingen das Modell dazu, allgemein gültige Muster zu erlernen, statt sich an spezifische Ausprägungen einzelner Datenpunkte zu klammern. Dadurch verbessert sich die Vorhersagequalität der KI-Anwendung im produktiven Einsatz bei sich ändernden Marktbedingungen spürbar. Unternehmen können so die Modellqualität optimieren, ohne aufwändige und kostspielige Prozesse zur manuellen Datengewinnung anstoßen zu müssen.