데이터 증강2 데이터 증강 (데이터 전처리, 이미지 증강, 텍스트 증강) AI 프로젝트에서는 알고리즘만 잘 짜면 된다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 모델의 예측 결과가 엉망일 때, 원인은 알고리즘이 아니라 데이터인 경우가 많습니다. 데이터 증강(Data Augmentation)은 바로 이 문제, 즉 데이터가 부족하거나 편향되어 있을 때 모델 성능을 끌어올리는 핵심 기술입니다. 이 글에서는 데이터 전처리부터 이미지·텍스트 증강까지 차례로 정리했습니다.데이터 전처리, 생각보다 훨씬 더 중요했습니다AI 프로젝트에서 의외로 가장 많은 시간이 드는 단계가 데이터 전처리(Data Preprocessing)입니다. 데이터 전처리란 원시 데이터에서 잡음을 제거하고, 결측값을 채우고, 형식을 통일하는 작업 전체를 말합니다. 쉽게 말해 AI가 읽을 수 있는 '깨끗한 상태'로 데이터를 가공하는 공.. 2026. 9. 28. 합성 데이터 (데이터 부족, 모델 붕괴, 실전 적용) 데이터가 충분하면 AI 모델이 알아서 잘 학습할 거라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 실제 AI 프로젝트에서는 데이터의 '양'보다 '질'과 '다양성'이 더 큰 벽이 됩니다. 특히 개인정보 규제와 희귀 케이스 데이터 부족은 현실적인 문제인데, 이를 풀 방법으로 주목받는 것이 합성 데이터(Synthetic Data)입니다. 이 글에서는 합성 데이터가 어떤 문제를 해결해 주는지, 그리고 어떤 함정이 있는지를 정리했습니다.데이터 부족, 왜 이렇게 고질적인 문제일까AI 모델을 만들어본 분이라면 공감하실 겁니다. 데이터를 수집하는 일은 생각보다 훨씬 더 느리고, 비싸고, 법적으로 복잡합니다. 실제로 AI 프로젝트에서 가장 오래 걸리는 단계로 데이터 수집과 전처리가 자주 꼽힙니다. 특히 금융이나 의료 분야는 개인정보 보.. 2026. 9. 23. 이전 1 다음