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데이터증강 3

Synthetic Data Vault (SDV)

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...

Topic 2025.08.08

SimCLR (Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)

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 ..

Topic 2025.06.16

Mixup & CutMix

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..

Topic 2025.06.16
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