Aumento de datos#
Simula variaciones del mundo real en tus datos espectrales para mejorar la robustez del modelo. Esto puede incluir la introducción de ruido controlado, desplazamientos de línea base o pequeños desalineamientos de longitud de onda para imitar condiciones de medición reales. Al hacerlo, tu modelo aprende a manejar la variabilidad en configuraciones experimentales, rendimiento de instrumentos y preparación de muestras, lo que conduce a predicciones más confiables cuando se aplica a datos no vistos.