Применяли ли методы для увеличения выборки или пробивки данных?

Да, для увеличения выборки и улучшения качества данных я применял методы аугментации и пробивки данных. Например, в задачах обработки изображений использовал техники аугментации — повороты, масштабирование, изменение яркости, чтобы увеличить разнообразие обучающей выборки без сбора новых данных. В задачах с табличными данными применял методы синтетического увеличения выборки, такие как SMOTE, для балансировки классов. Также использовал техники пробивки данных (data imputation) для заполнения пропущенных значений, например, средним значением или методами KNN, что позволяло сохранить максимальное количество данных для обучения моделей.