Cette séance de cours couvre le concept de l'augmentation des données en tant que méthode de régularisation largement utilisée dans l'apprentissage profond. Il explique des techniques telles que les traductions, les rotations, les transformations affines, l'ajout de bruit, les déformations élastiques et le transfert de style artistique. Linstructeur souligne limportance de refléter toutes les invariances connues de la tâche dans les données augmentées pour améliorer la généralisation du modèle.