ㅁ 이미지 증강 ㅇ 정의: 이미지 증강은 기존 이미지를 변형하거나 새로운 이미지를 생성하여 데이터셋을 확장하는 기술이다. ㅇ 특징: – 데이터 부족 문제를 해결하며 모델의 일반화 능력을 향상시킨다. – 회전, 크기 조정, 색상 변형 등 다양한 변형 기법을 포함한다. – GAN 기반 증강과 같은 생성 모델을 활용하면 더욱 정교한 증강이 가능하다. ㅇ 적합한 경우: – 데이터셋이
ㅁ 이미지 증강 ㅇ 정의: 이미지 증강은 원본 이미지를 변형하여 데이터셋을 확장하는 기법으로, 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 사용된다. ㅇ 특징: 데이터셋의 다양성을 증가시키고, 오버피팅을 방지하며, 훈련 데이터가 부족한 경우 효과적이다. ㅇ 적합한 경우: 이미지 데이터가 제한적일 때, 모델의 성능을 향상시키고자 할 때, 다양한 환경에서의 예측을 요구하는 경우. ㅇ 시험 함정: 이미지 증강 기법이 모든
ㅁ 이미지 증강 ㅇ 정의: 이미지 데이터를 인위적으로 변형하여 데이터셋을 확장하는 기법으로, 모델의 일반화 성능을 높이는 데 사용됨. ㅇ 특징: – 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 활용됨. – 이미지의 회전, 크기 조정, 색상 변화 등의 다양한 변형 기법을 포함. – 원본 데이터를 손상시키지 않고 새로운 데이터를 생성. ㅇ 적합한 경우: – 학습 데이터가 부족하여 모델의
ㅁ 이미지 증강 ㅇ 정의: 이미지 데이터를 인위적으로 변형하여 데이터셋을 확장하는 기술. ㅇ 특징: – 데이터 부족 문제를 해결하고 모델의 일반화 성능을 향상시킴. – 다양한 변형 기법을 통해 데이터 다양성을 확보. ㅇ 적합한 경우: – 데이터셋의 크기가 작거나 특정 클래스의 데이터가 부족한 경우. – 모델의 과적합(overfitting)을 방지하고자 할 때. ㅇ 시험 함정: – 이미지 증강이
ㅁ 이미지 증강 ㅇ 정의: 데이터셋의 다양성을 높이기 위해 기존 이미지를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 과정. ㅇ 특징: – 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 사용. – 모델의 일반화 성능을 향상시킴. – 과적합 방지에 기여. ㅇ 적합한 경우: – 데이터셋의 크기가 작아 학습이 충분하지 않은 경우. – 다양한 관점에서의 이미지 변형이 필요한 경우. ㅇ 시험 함정:
ㅁ 이미지 처리 ㅇ 정의: 이미지 데이터를 분석 가능한 형태로 만들기 위해 불필요한 요소를 제거하거나 보정하는 과정. ㅇ 특징: – 데이터의 품질을 높이고 분석의 정확성을 향상시키는 역할을 한다. – 다양한 기술과 알고리즘이 사용되며, 데이터 유형에 따라 방법이 달라진다. ㅇ 적합한 경우: – 이미지 데이터에 노이즈나 왜곡이 포함되어 있을 때. – 분석 또는 모델링을 위해 이미지의
ㅁ 이미지 처리 ㅇ 정의: 이미지 처리란 디지털 이미지를 분석, 변환 및 개선하여 원하는 결과를 얻는 기술을 의미한다. ㅇ 특징: – 데이터의 형태가 이미지로 제한됨. – 다양한 처리 기법이 존재하며, 목적에 따라 선택적으로 사용 가능. – 처리 결과는 시각적으로 확인 가능하며, 정량적 평가도 가능. ㅇ 적합한 경우: – 이미지 기반 데이터 분석이 필요한 경우. –
ㅁ 이미지 처리 ㅇ 정의: 이미지 데이터를 분석하기 전에 품질 향상을 위해 불필요한 노이즈를 제거하거나, 해상도를 조정하는 과정을 포함. ㅇ 특징: – 데이터의 품질을 높이고 분석 정확도를 개선. – 다양한 도구와 라이브러리를 활용하여 처리 가능. ㅇ 적합한 경우: – 이미지 데이터의 크기나 형식이 분석 요구사항에 맞지 않을 때. – 이미지 데이터의 품질이 낮아 분석에 부적합할
ㅁ 텍스트 처리 ㅇ 정의: 텍스트 데이터를 분석 가능한 단위로 나누고, 불필요한 요소를 제거하거나 정제하는 과정. ㅇ 특징: – 텍스트 데이터의 비정형성을 다루기 위한 필수 과정. – 언어별로 정교한 처리가 필요함. – 데이터의 품질에 따라 분석 결과가 크게 달라질 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 자연어 처리(NLP) 프로젝트에서 텍스트 데이터를 사용할 때. – 텍스트 기반
ㅁ 텍스트 처리 ㅇ 정의: 텍스트 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하기 위해 불필요한 정보를 제거하거나 정리하는 과정으로, 언어적 특성을 고려하여 처리함. ㅇ 특징: – 텍스트 데이터를 정제하여 분석의 정확도를 높임. – 언어의 문법적, 형태적 구조를 고려한 처리가 포함됨. – 토큰화, 불용어 제거, 표제어 추출 등의 세부 작업이 포함됨. ㅇ 적합한 경우: – 자연어 처리(NLP)에서 텍스트를