데이터 증강 머신러닝의 성능을 향상시키는 전략
데이터 증강은 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위한 중요한 기법 중 하나입니다. 기본적으로 데이터 증강은 기존의 학습 데이터를 변형하거나 추가하여 훈련 데이터셋을 확장함으로써 모델이 보다 다양한 상황에서 일반화하도록 돕습니다. 이러한 방법은 특히 소규모 데이터셋에서의 오버피팅 문제를 완화하는 데 큰 역할을 합니다. 데이터 증강의 필요성 대부분의 머신러닝 알고리즘은 많은 양의 데이터에 의존합니다. 하지만 현실에서는 유의미한 데이터셋을 수집하는 … Read more