move84

🤖 시작하며딥러닝은 현재 많은 분야에서 혁신을 가져오고 있으며, 특히 이미지 인식, 자연어 처리 등에서 괄목할 만한 성과를 거두고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 훈련 데이터의 작은 변화나 노이즈에 취약할 수 있으며, 이러한 취약성은 모델의 일반화 성능을 저하시키는 주요 원인이 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 등장한 것이 바로 '강건 최적화 (Robust Optimization)'이다. 이 글에서는 강건 최적화의 개념, 중요성, 그리고 딥러닝 모델에 적용하는 다양한 방법들을 소개한다.🧠 강건 최적화란 무엇인가? (What is Robust Optimization?)강건 최적화는 불확실성 (uncertainty) 또는 노이즈 (noise)에 강한 모델을 학습하기 위한 최적화 기법이다. 딥러닝 모델은 ..

딥러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 있어서 데이터는 매우 중요한 역할을 한다. 특히, 충분한 양의 데이터를 확보하는 것은 모델의 일반화 성능을 높이는 데 필수적이다. 하지만 현실적으로 모든 문제를 해결하기에 충분한 양의 데이터를 수집하는 것은 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 데이터 증강 (Data Augmentation) 기술이 널리 사용된다.🧠 데이터 증강의 중요성데이터 증강은 기존 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 기술이다. 이는 다음과 같은 장점을 제공한다.데이터 부족 문제 해결: 적은 양의 데이터로도 모델을 학습시킬 수 있도록 돕는다.모델의 일반화 성능 향상: 다양한 변형 데이터를 통해 모델이 데이터의 특징을 더 잘 학습하도록 돕는다.과적합 방지: 모델이 특정 데이터에 과도하게 ..

머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 있어 데이터는 매우 중요한 역할을 한다. 데이터의 양과 질은 모델의 일반화 능력에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 특히, 표 형식 데이터(tabular data)는 다양한 분야에서 활용되지만, 데이터 부족으로 인해 모델 성능이 제한되는 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 증강(Data Augmentation) 기술이 사용된다. 이 글에서는 표 형식 데이터에 적용할 수 있는 데이터 증강 기법들을 소개하고, 각 기법의 원리와 장단점을 설명하며, 간단한 Python 예시를 통해 구현 방법을 제시한다. 🤖 데이터 증강이란? (What is Data Augmentation?)데이터 증강은 기존 데이터셋을 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 기술이다. 이미지, ..