ㅁ 신경망 구조 ㅇ 정의: 신경망 구조는 인공 신경망의 계층, 노드, 연결 방식 등을 설계한 구조를 의미하며, 데이터 처리 및 학습 효율성을 결정짓는 중요한 요소이다. ㅇ 특징: – 입력 데이터의 특성에 따라 구조를 설계해야 함. – 각 계층은 입력을 받아 비선형 변환을 수행하고, 다음 계층으로 전달함. – 과적합 방지를 위해 정규화 기법이나 드롭아웃을 적용할 수

ㅁ 표형 데이터 증강 ㅇ 정의: 표형 데이터 증강은 표 형태의 데이터셋에서 데이터의 다양성을 인위적으로 증가시키는 기법을 말한다. 이는 모델의 일반화 성능을 높이고 과적합을 방지하기 위한 목적으로 사용된다. ㅇ 특징: – 데이터의 불균형 문제를 해결하는 데 주로 사용됨. – 원본 데이터의 구조를 유지하면서 변형을 가함. – 데이터의 양을 줄이거나 늘리는 다양한 방법을 포함. ㅇ 적합한

ㅁ 표형 데이터 증강 ㅇ 정의: 표형 데이터 증강은 표 형태로 정리된 데이터셋에서 데이터의 다양성을 증가시키기 위한 다양한 기술을 적용하는 과정을 의미함. ㅇ 특징: – 주로 정형 데이터에 대해 적용됨. – 데이터 불균형 문제를 해결하거나 모델의 일반화 성능을 높이기 위해 사용됨. – 데이터의 원본 특성을 유지하면서도 새로운 샘플을 생성하는 것이 중요함. ㅇ 적합한 경우: –

ㅁ 표형 데이터 증강 ㅇ 정의: 표형 데이터 증강은 테이블 형식 데이터를 대상으로 데이터의 양을 늘리거나 변형하여 모델 학습에 적합한 데이터를 생성하는 방법을 의미한다. ㅇ 특징: – 데이터의 구조와 관계를 유지하면서 증강. – 주로 불균형 데이터 문제를 해결하기 위해 사용. – 특정 알고리즘이나 도구를 활용하여 증강. ㅇ 적합한 경우: – 데이터가 불균형하여 모델 성능이 저하되는

ㅁ 표형 데이터 증강 ㅇ 정의: 표형 데이터 증강은 표 형태의 구조화된 데이터를 대상으로 증강 기법을 적용하여 데이터셋의 다양성과 크기를 증가시키는 기술입니다. ㅇ 특징: – 기존 데이터의 분포를 유지하면서 새로운 데이터를 생성함. – 데이터 불균형 문제를 완화할 수 있음. – 통계적 왜곡을 최소화하는 것이 중요함. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 불균형이 심각한 분류 문제에서 사용.

ㅁ 오디오 증강 ㅇ 정의: 오디오 데이터를 인위적으로 변형하여 데이터 셋을 확장하고 모델의 일반화를 향상시키는 기술. ㅇ 특징: – 오디오 데이터의 왜곡을 최소화하며 다양성을 증가시킴. – 주로 음성 인식 및 음향 분류 모델의 성능 향상을 위해 사용됨. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 셋이 제한적이거나 특정 클래스가 불균형한 경우. – 모델이 특정 패턴에 과적합되는 것을 방지하고자

ㅁ 오디오 증강 ㅇ 정의: 오디오 데이터를 다양한 방식으로 변형하여 데이터셋의 다양성을 높이는 기법. ㅇ 특징: – 모델의 일반화 성능을 높이는 데 기여. – 데이터 부족 문제를 완화. ㅇ 적합한 경우: – 소량의 오디오 데이터로 학습해야 하는 경우. – 다양한 환경에서의 오디오 인식 성능이 필요한 경우. ㅇ 시험 함정: – 증강 기법을 과도하게 사용하면 원본

ㅁ 오디오 증강 ㅇ 정의: 오디오 데이터를 인위적으로 변형하여 데이터의 다양성을 높이는 기법으로, 모델의 일반화 성능을 향상시키기 위해 사용됨. ㅇ 특징: – 데이터셋의 크기가 작을 때 유용함. – 기존 데이터를 변형하므로 추가적인 데이터 수집 비용이 없음. – 다양한 변형 기법을 조합하여 사용할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 음성 인식, 감정 분석 등 오디오 데이터를

ㅁ 오디오 증강 ㅇ 정의: – 오디오 데이터를 변형하여 데이터셋을 확장하고 학습 모델의 일반화를 돕는 기법. ㅇ 특징: – 원본 데이터의 특성을 유지하면서 다양한 변형을 적용. – 모델의 과적합 방지 및 성능 향상에 기여. ㅇ 적합한 경우: – 오디오 데이터가 제한적인 경우. – 다양한 환경에서의 오디오 변화를 학습해야 하는 경우. ㅇ 시험 함정: – 오디오

ㅁ 텍스트 증강 ㅇ 정의: 텍스트 데이터를 변형하거나 변경하여 데이터셋을 확장하는 기법으로, 모델의 일반화 성능을 향상시키기 위함. ㅇ 특징: – 데이터의 다양성을 늘려 과적합 방지. – 자연어 처리에서 주로 활용. – 원본 데이터의 의미를 유지하면서 변형. ㅇ 적합한 경우: – 데이터셋이 작아 학습 데이터가 부족한 경우. – 모델의 일반화 성능을 높이고자 하는 경우. ㅇ 시험