Limited Data Augmentation (Aumento de Datos Limitado)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a la práctica de aumentar un conjunto de datos utilizando técnicas avanzadas, pero con restricciones específicas en la cantidad o calidad de los datos generados.

Suele implementarse cuando los datos originales son limitados y se busca preservar en cierta medida su distribución o características particulares, evitando distorsiones significativas.

Esta técnica es especialmente útil para tareas como la clasificación de imágenes, el procesamiento de texto y otros casos donde los datos de entrenamiento sean escasos o difíciles de obtener.

A diferencia de enfoques más amplios de aumento de datos, esta práctica se centra en realizar modificaciones controladas para optimizar el desempeño del modelo sin sobrecargarlo con ruido o información irrelevante.

Metodologías comunes incluyen transformaciones pequeñas como rotaciones, traducciones o modificaciones sintéticas que respeten los patrones originales del conjunto de datos.

Su objetivo principal es mejorar la generalización de los modelos al proporcionarles variaciones mínimas, pero representativas, de los datos originales.