Data Augmentation (데이터 증강)

데이터가 부족할 때 기존 데이터를 변형해 더 많은 학습 데이터를 만드는 기법입니다.

이미지 증강

• 회전, 뒤집기, 크기 조정
• 밝기/대비 변경
• 잘라내기(Crop)
• 색상 변환

텍스트 증강

• 동의어 치환
• 역번역 (한→영→한)
• 문장 순서 변경

효과

데이터 수집 비용 절감 + 과적합 방지 + 모델 강건성 향상