데이터 증강

데이터 증강은 다양한 수정 기법을 통해 데이터 볼륨을 늘리는 것을 의미하며, 원래 데이터셋의 샘플 수를 확장합니다. 이는 데이터셋의 크기를 키울 뿐만 아니라 다양성을 높이는 역할도 합니다. 머신러닝 모델의 학습 과정에서 데이터 증강은 과적합을 방지하는 정규화 기법으로 활용됩니다. 데이터 증강 기법은 자연어 처리와 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 모델의 일반화 능력과鲁棒性을大幅提高합니다. (Note: The last sentence has a mix of Korean and Chinese characters due to an error. Here is the corrected version:) 데이터 증강 기법은 자연어 처리와 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 모델의 일반화 능력과 안정성을 크게 향상시킵니다.