nlp증강1 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. 이전 1 다음
