# 画像オーグメンテーション

> 画像オーグメンテーション -
> 「画像オーグメンテーションの詳細オプション」タブで設定できる内容について説明します。ここでは、既存の画像をランダムに変換してトレーニング画像を新規作成し、トレーニングデータのサイズを増やします。

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## Primary page

- [画像オーグメンテーション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/build-models/adv-opt/ttia.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [モデリング前の変換の設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/build-models/adv-opt/ttia.html.md#set-transformations-prior-to-modeling): In-page section heading.

## Documentation content

トレーニング時の画像オーグメンテーション は、既存の画像をランダムに変換することでトレーニング用の新しい画像を作成し、それによってトレーニングデータのサイズを大きく（「オーグメンテーション」）します。 これにより、小さすぎる可能性のあるデータセットを使用してプロジェクトを構築できます。 さらに、オーグメンテーションを使用するすべての画像プロジェクトは、見えないデータのモデルの一般化を改善することにより、全体的な損失を減らす可能性があります。

> [!NOTE] 備考
> 画像を含む [セカンダリーデータセット](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/data/transform-data/feature-discovery/fd-overview.html.md) をプライマリー表形式データセットに追加する場合、上記のオーグメンテーションオプションは使用できません。 代わりに、Composable MLにアクセスできる場合は、元の画像の入力直後に（画像ブランチの最初のステップとして）画像オーグメンテーションのステップを追加し、そこからオーグメンテーションを設定することで、 [必要な各ブループリントを変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/cml/cml-blueprint-edit.html.md) できます。

## モデリング前の変換の設定

ターゲットを選択したら、 高度なオプション で 画像オーグメンテーション タブを有効にします。

そこから、 [こちら](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/visual-ai/tti-augment/ttia-lists.html.md#augmentation-lists) で説明している変換設定の選択を開始します。 この設定は、オートパイロットを実行するとき、またはリポジトリを使用するときにすべてのモデルに適用されます。

引き続き設定を変更し、 オーグメンテーションのプレビュー をクリックして、結果のサンプルを表示できます。

選択した設定は、 Initial Augmentation List （初期オーグメンテーションリスト）という名前のリストとして自動的に保存されます。 高度なオプション で変換を設定しない場合は、後で [高度なチューニング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/analyze-models/evaluate/adv-tuning.html.md) タブを使用してオーグメンテーションリストを作成できます。