Wurden Methoden zur Vergrößerung der Stichprobe oder Datenbohrung angewendet?

Ja, um die Stichprobe zu vergrößern und die Datenqualität zu verbessern, habe ich Methoden der Datenaugmentation und -imputation angewendet. Zum Beispiel bei Bildverarbeitungsaufgaben verwendete ich Augmentationstechniken — Drehungen, Skalierungen, Helligkeitsänderungen — um die Vielfalt der Trainingsstichprobe zu erhöhen, ohne neue Daten zu sammeln. Bei tabellarischen Daten verwendete ich synthetische Erweiterungsmethoden wie SMOTE, um die Klassen auszugleichen. Außerdem nutzte ich Techniken der Datenimputation, um fehlende Werte zu füllen, z.B. mit dem Durchschnittswert oder KNN-Methoden, was es ermöglichte, die maximale Datenmenge für das Modelltraining zu erhalten.