Kỹ thuật ‘Data Augmentation’ (Tăng cường dữ liệu) thường được sử dụng trong các mô hình Học Máy để:

Tăng tốc độ huấn luyện

Giảm số lượng đặc trưng

Tăng cường khả năng khái quát hóa và giảm overfitting bằng cách tạo ra các biến thể mới từ dữ liệu huấn luyện hiện có

Loại bỏ các giá trị ngoại lai (outliers)