데이터 불균형1 AI 데이터 증강을 활용한 데이터 품질 향상 전략과 최적화 방법 AI 데이터 증강을 활용한 데이터 품질 향상 전략과 최적화 방법인공지능(AI) 모델의 성능을 극대화하기 위해서는 고품질의 데이터가 필수적입니다. 하지만 현실에서는 데이터가 부족하거나 불균형한 경우가 많고, 모델의 일반화 성능을 높이는 데 한계가 따릅니다. 이런 문제를 해결하기 위해 데이터 증강(Data Augmentation) 기법이 사용됩니다. 데이터 증강은 기존 데이터를 변형하거나 새로운 가상의 데이터를 생성해 데이터셋을 풍부하게 하는 과정입니다. 이미지, 텍스트, 음성 데이터 등 다양한 형태에서 활용될 수 있으며, 이를 통해 AI 모델의 예측 성능과 학습 속도를 크게 개선할 수 있습니다. 이번 글에서는 데이터 증강의 개념과 필요성, 구체적인 방법, 그리고 다양한 산업에서의 활용 사례를 심층적으로 다.. 2024. 10. 20. 이전 1 다음