머신러닝
데이터 증강을 통해 한 개의 라벨 이미지를 무한 훈련 세트로 변환
머신러닝 모델은 데이터가 많아야 효과적이고, 작은 데이터셋은 과적합을 유발합니다. 데이터 증강은 기존 이미지에 변형을 적용해 새로운 라벨이 올바르게 붙은 예시를 생성하는 방법입니다.
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머신러닝 모델은 데이터가 많아야 효과적이고, 작은 데이터셋은 과적합을 유발합니다. 데이터 증강은 기존 이미지에 변형을 적용해 새로운 라벨이 올바르게 붙은 예시를 생성하는 방법입니다.