Descripción: El aumento de jittering es una técnica de aumento de datos utilizada en el entrenamiento de redes neuronales que introduce variaciones aleatorias en los datos de entrada. Este proceso simula perturbaciones en los datos, lo que permite que el modelo aprenda a ser más robusto y resistente a cambios inesperados en la información. Al agregar jitter, se generan múltiples versiones de los datos originales, lo que enriquece el conjunto de entrenamiento y ayuda a prevenir el sobreajuste. Esta técnica es especialmente útil en contextos donde los datos pueden ser ruidosos o donde se espera que el modelo se enfrente a variaciones en el mundo real. El jittering puede aplicarse a diferentes tipos de datos, incluidos imágenes, señales de audio y series temporales, y se puede implementar de diversas maneras, como alterando la posición, el color o el brillo de las imágenes, o introduciendo ruido en las señales de audio. En resumen, el aumento de jittering es una estrategia valiosa para mejorar la generalización de los modelos de aprendizaje automático, permitiendo que se adapten mejor a situaciones no vistas durante el entrenamiento.
