1. 데이터 증강데이터 증강은 기계 학습, 특히 딥러닝 모델에서 성능을 개선하기 위해 사용되는 기법이다. 데이터 증강은 원본 데이터셋의 크기를 인위적으로 늘리는 방법으로, 데이터가 부족한 상황에서 모델이 더 다양한 데이터를 학습할 수 있도록 돕는다. 이는 모델의 일반화 능력을 향상시키고, 오버피팅을 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 이미지 데이터를 포함한 각각의 데이터들을 증강하는 방법은 여러가지가 있지만, 이번 수업에서 배운 이미지 증강에는 아래의 방법이 사용된다.회전 (Rotation): 이미지를 일정 각도만큼 회전시킨다.수평/수직 반전 (Horizontal/Vertical Flip): 이미지를 좌우 또는 상하로 반전시킨다.크기 조절 (Scaling): 이미지를 확대하거나 축소한다.이동 (Transla..
