데이터 증강의 기초와 응용

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"데이터 증강의 기초와 응용"은 데이터 증강 기법을 통해 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능을 향상시키는 방법을 다루는 책입니다. 이미지 처리와 자연어 처리 분야에서의 다양한 변형 기법, 예를 들어 회전, 자르기, 노이즈 추가, 색상 변환 등을 소개하며, 랜덤 샘플링, 오버샘플링, 언더샘플링 기법을 통해 데이터셋의 다양성을 높이는 방법을 설명합니다. 또한, GAN과 CNN을 활용한 데이터 증강 사례를 통해 실질적인 응용 방법을 제시합니다. 이 책은 데이터셋의 일반화와 성능 개선을 목표로 하는 피처 엔지니어링 전략을 포함하여, 데이터 증강의 이론적 배경과 실무적 적용을 모두 아우릅니다. 데이터 과학자와 엔지니어를 위한 필독서로, 데이터 증강을 통해 모델의 성능을 극대화하고자 하는 이들에게 유용한 가이드를 제공합니다.

목차

"데이터 증강의 개념 이해
데이터 증강의 필요성
다양한 데이터 증강 기법 소개
이미지 데이터 증강의 기본 원리
자연어 처리에서의 데이터 증강
회전 및 변형 기법
자르기 기법의 활용
노이즈 추가의 중요성
색상 변환을 통한 데이터 다양화
랜덤 샘플링 기법의 이점
오버샘플링과 언더샘플링의 차이
GAN을 활용한 데이터 증강
CNN을 통한 이미지 처리와 증강
데이터셋 구성과 증강 전략
일반화 성능 향상을 위한 데이터 증강
피처 엔지니어링과 데이터 증강의 연관성
데이터 증강의 실제 사례 분석
딥러닝 모델에서의 데이터 증강 적용
데이터 증강을 통한 과적합 방지
이미지 회전과 왜곡의 효과
자연어 처리에서의 텍스트 변형 기법
데이터 증강의 효과 검증 방법
모델 성능 개선을 위한 데이터 증강
데이터 증강을 고려한 모델 설계
다양한 도메인에서의 데이터 증강 활용
데이터 증강의 미래와 발전 방향
적용 가능한 데이터 증강 도구 및 라이브러리
데이터 증강을 위한 파라미터 조정
효율적인 데이터 증강 워크플로우 구축
비정형 데이터에서의 증강 기법
멀티모달 데이터 증강의 가능성
데이터 증강을 통한 불균형 데이터 문제 해결
딥러닝과 데이터 증강의 상관관계
모델 학습에 미치는 데이터 증강의 영향
데이터 증강의 윤리적 고려사항
시뮬레이션을 통한 데이터 증강 접근법
다양한 산업에서의 데이터 증강 사례
데이터 증강 기술의 최신 동향
모델 성능 향상을 위한 최적의 증강 조합
데이터 증강을 위한 고급 기법
비주얼 데이터 증강의 트렌드
자연어 처리에서의 데이터 확장 전략
데이터 증강의 이론적 배경
딥러닝 기반 데이터 증강의 장점
데이터 증강의 한계와 극복 방안
기계 학습 모델과 데이터 증강의 관계
다양한 데이터 증강 사례 연구
데이터 증강의 성과 측정 방법
실제 현업에서의 데이터 증강 적용 사례
다양한 데이터 타입에 대한 증강 기법
데이터 증강과 데이터 품질의 상관관계
딥러닝 성능 향상을 위한 실용적인 전략
데이터 증강의 ROI 분석
최신 연구 동향과 데이터 증강의 발전"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.