본문 바로가기

딥러닝2

딥러닝에서 데이터 증강 기법의 활용 방법 딥러닝 모델의 성능은 크게 모델 구조, 하이퍼파라미터, 학습 전략, 그리고 데이터 품질에 의해 좌우됩니다. 그중에서도 ‘데이터’는 가장 강력하면서도 가장 개선하기 어려운 요소입니다. 고품질의 대량 데이터를 수집하는 일은 비용, 시간, 도메인 지식 등 수많은 자원을 필요로 합니다. 특히 소규모 데이터셋이나 레이블링 비용이 높은 분야(의료, 제조 등)에서는 데이터 확보가 개발의 가장 큰 장벽이 됩니다. 이러한 현실적인 한계를 극복하고, 모델의 일반화 성능을 높이며, 오버피팅을 방지하는 핵심 기법이 바로 **데이터 증강(Data Augmentation)**입니다. 데이터 증강은 기존 학습 데이터를 다양한 방식으로 변형하거나 생성하여 데이터의 다양성을 인위적으로 증가시키는 전략으로, 딥러닝 모델이 더 다양한 입.. 2025. 4. 2.
컨볼루션 신경망(CNN)의 발전사와 최신 아키텍처 비교 방법 인공지능이 본격적으로 산업 전반에 도입되기 시작한 배경에는 ‘컴퓨터가 이미지를 이해하기 시작했다’는 결정적인 전환점이 있었습니다. 그 중심에는 바로 **컨볼루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)**이 있습니다. 2012년 ILSVRC 대회에서 AlexNet이 기존 모델들을 압도하는 성능을 기록하면서, CNN은 딥러닝의 전성기를 여는 기폭제가 되었고 이후 이미지 인식, 객체 탐지, 영상 처리, 의료 영상 분석, 자율주행 등 수많은 분야에서 핵심적인 역할을 수행하게 되었습니다. CNN은 단순히 하나의 모델이 아니라, 그 구조와 방식이 계속해서 발전하고 있으며, 모듈화, 경량화, 속도 최적화, 성능 강화 등을 목표로 다양한 변종 아키텍처들이 등장해 왔습니다. 지금도 Visi.. 2025. 3. 31.

티스토리툴바