Execution Context
此计算密集型功能通过应用统计变换、生成模型和噪声注入技术，自动创建扩充数据集。它处理原始输入特征，生成多样化的样本，这些样本在保留底层分布特征的同时，引入必要的变异性，以用于训练深度学习模型。该系统执行批处理工作流程，以高效地在大型企业级数据集上进行数据增强操作，无需人工干预。
该功能首先通过分析特征分布，以确定针对特定数据类型的最佳数据增强策略。
然后，它会同时启动多个并行合成数据生成引擎，并应用诸如SMOTE、GANs以及高斯噪声注入等技术。
最后，系统会对增强后的样本进行质量评估，然后将其合并到主要的训练数据集中。
Operating Checklist
将原始数据集导入计算集群。
分析特征分布，并选择策略。
对数据样本执行并行增强算法。
验证输出质量并将其合并到训练集中。
Integration Surfaces
数据摄取接口
用户可以通过安全的API接口上传原始数据集，以便进行即时处理和分析。
管道配置仪表盘
科学家可以通过可视化界面选择增强算法并定义参数。
结果验证平台
输出质量通过自动化指标仪表盘进行评估，并在部署到模型之前进行审查。
