데이터 증강(Data Augmentation)은 기존의 학습 데이터를 변형하여 새로운 학습 데이터를 생성하는 과정입니다. 데이터 증강의 주요 목적은 학습 데이터의 다양성을 높여 모델의 일반화 성능을 향상시키고, 과적합(Overfitting)을 방지하는 데 있습니다.
데이터 증강의 방법은 데이터의 종류와 문제에 따라 다양합니다. 대표적인 데이터 증강 방법은 다음과 같습니다.

이미지 데이터
이미지 데이터의 경우, 다양한 기하학적 변환 및 왜곡을 통해 데이터를 증강할 수 있습니다.
회전(Rotation): 이미지를 임의의 각도로 회전시킵니다.
이동(Translation): 이미지를 수평 또는 수직 방향으로 이동시킵니다.
좌우 반전(Flipping): 이미지를 수평으로 뒤집습니다.
확대/축소(Scaling): 이미지의 크기를 확대 또는 축소합니다.
밝기 조절(Brightness Adjustment): 이미지의 밝기를 조절하여 다양한 조명 상황을 반영합니다.
노이즈 추가(Noise Addition): 이미지에 노이즈를 추가하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 노이즈에 강건한 모델을 학습시킵니다.

텍스트 데이터
텍스트 데이터의 경우, 단어의 순서를 변경하거나 동의어를 사용하여 데이터를 증강할 수 있습니다.
단어 삽입(Word Insertion): 문장에 임의의 단어를 삽입합니다.
단어 교체(Word Replacement): 문장의 일부 단어를 동의어로 교체합니다.
단어 삭제(Word Deletion): 문장에서 임의의 단어를 삭제합니다.
문장 셔플(Sentence Shuffling): 문장의 단어 순서를 변경합니다.
오디오 데이터
오디오 데이터의 경우, 속도 조절, 볼륨 조절, 노이즈 추가 등의 방법으로 데이터를 증강할 수 있습니다.
속도 조절(Speed Adjustment): 오디오의 재생 속도를 느리게 하거나 빠르게 합니다.
볼륨 조절(Volume Adjustment): 오디오의 볼륨을 조절하여 다양한 음량을 반영합니다.
노이즈 추가(Noise Addition): 오디오에 노이즈를 추가하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 노이즈에 강건한 모델을 학습시킵니다.
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