데이터 생성1 데이터 증강으로 모델 성능 극대화하는 방법 완벽 정리 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 더 많은 데이터를 확보하는 것이 핵심입니다. 하지만 실제로는 데이터 수집에 시간과 비용이 많이 들기 때문에, 데이터 증강(Data Augmentation)이 효과적인 대안으로 떠오르고 있습니다. 데이터 증강은 기존의 데이터를 변형하거나 변환하여 새로운 데이터를 생성하는 기술로, 이를 통해 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 특히 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터 유형에서 데이터 증강 기법이 적용되며, 이를 통해 모델이 과적합(Overfitting)되지 않고 새로운 데이터에 잘 일반화되도록 돕습니다. 본문에서는 데이터 증강의 개념부터 주요 기법, 도구 및 프레임워크, 실제 적용 사례까지 상세히 설명하겠습니다. 데이터 증강이 왜 중요한지, 어떤 방.. 2024. 12. 26. 이전 1 다음