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개요데이터 기반 AI 모델 개발과 분석은 양질의 학습 데이터 확보에 의존하지만, 개인정보 보호, 보안, 라이선스 문제 등으로 실제 데이터를 수집·활용하는 데 많은 제약이 따른다. 이를 해결하는 기술적 접근 방식이 바로 **합성 데이터(Synthetic Data)**이다. 그리고 그 중심에 있는 오픈소스 프레임워크가 **Synthetic Data Vault (SDV)**다.SDV는 원본 데이터의 통계적 특성과 관계를 학습하여, 유사한 형태의 합성 데이터를 생성하는 Python 기반 플랫폼으로, 머신러닝, 데이터 공유, 테스트 자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SDV는 원본 데이터의 분포와 관계를 학습해 유사한 구조의 합성 데이터를 생성하는 오픈소스 라이브러리이다...

개요SimCLR은 대규모 이미지 데이터에 라벨 없이 학습할 수 있는 자가 지도(contrastive learning) 기반 프레임워크입니다. 본 글에서는 SimCLR의 학습 구조, 핵심 기술 요소, 일반 지도 학습 대비 특징, 성능 및 실제 활용 사례를 심층적으로 분석합니다.1. 개념 및 정의SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)는 이미지 간의 유사성/비유사성을 기반으로 시각 표현을 학습하는 대조 학습(Contrastive Learning) 기법입니다. 주어진 이미지에 다양한 변형(augmentation)을 가해 양성 쌍(positive pair)을 만들고, 서로 다른 이미지들과의 차별화를 통해 강건한 특징 ..

개요Mixup과 CutMix는 이미지 분류 및 딥러닝 모델 훈련 시 데이터 다양성과 일반화 능력을 향상시키기 위한 고급 데이터 증강 기법입니다. 본 글에서는 두 기법의 원리, 차이점, 기술 요소, 성능 향상 사례, 적용 시 고려사항 등을 비교 중심으로 정리합니다.1. 개념 및 정의Mixup과 CutMix는 각각 이미지 및 레이블을 혼합하거나 부분적으로 결합하는 방식으로, 딥러닝 모델이 다양한 데이터 조건에 강건하게 대응할 수 있도록 돕는 증강 기법입니다.Mixup: 두 이미지를 선형적으로 혼합하고 레이블도 동일 비율로 섞음CutMix: 한 이미지의 일부분을 잘라 다른 이미지에 삽입하고, 비율에 따라 레이블도 혼합공통 목적: 과적합 방지 및 일반화 성능 향상2. 특징 항목 Mixup CutMix 일반..