Sono stati applicati metodi per aumentare il campione o la perforazione dei dati?

Sì, per aumentare il campione e migliorare la qualità dei dati, ho applicato metodi di aumento e imputazione dei dati. Ad esempio, nei compiti di elaborazione delle immagini, ho usato tecniche di aumento — rotazioni, scalature, modifiche della luminosità — per aumentare la diversità del campione di addestramento senza raccogliere nuovi dati. Nei compiti con dati tabulari, ho applicato metodi di aumento sintetico, come SMOTE, per bilanciare le classi. Ho anche usato tecniche di imputazione dei dati per riempire valori mancanti, come la media o i metodi KNN, permettendo di mantenere il massimo dei dati possibile per l'addestramento dei modelli.