Au fost aplicate metode pentru creșterea eșantionului sau forarea datelor?

Da, pentru a crește eșantionul și a îmbunătăți calitatea datelor, am aplicat metode de augmentare și imputare a datelor. De exemplu, în sarcinile de procesare a imaginilor, am folosit tehnici de augmentare — rotații, scalare, modificarea luminozității — pentru a crește diversitatea eșantionului de antrenament fără a colecta date noi. În sarcinile cu date tabelare, am aplicat metode de creștere sintetică, precum SMOTE, pentru a echilibra clasele. De asemenea, am folosit tehnici de imputare a datelor pentru a completa valorile lipsă, cum ar fi media sau metodele KNN, ceea ce a permis păstrarea unui număr maxim de date pentru antrenarea modelelor.