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데이터 보강(Data Augmentation), 트레이닝 데이터가 부족할 때

데이터 보강(Data Augmentation) 이란? 기존 데이터 세트를 변형하여 새로운 데이터를 생성하는 기술로 실질적인 데이터 세트의 규모를 키울 수 있는 방법이다.이를

산업 현장에서는 다양한 생산설비와 제어시스템을 통해 대량의 데이터를 생성하고 관리한다. 이러한 데이터는 최적화된 생산 과정, 품질 향상, 예측 정비 등

정형 데이터 적재 정형 데이터란 구조화된 데이터로, 일정한 형식을 갖추고 있는 데이터를 말하며, 이러한 데이터를 적재(Loading)하기 위해서는 여러가지 방법들이 있지만,

Mixed Data Learning은 다양한 유형의 데이터를 사용하여 학습하는 기술이다. 이러한 데이터는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 형식일 수 있다.

데이터세트 분할은 머신 러닝 모델을 학습시키기 위한 중요한 단계 중 하나이다. 머신러닝 모델 학습에 있어서 데이터세트를 학습용(train), 검증용(validation), 테스트용(test)으로 나누는

특정 아이디어에 대한 자료를 작성할 때 많은 질문을 하게 된다. ” 누구에게 필요한 아이디어인가? “ ” 어떤 것을 어떻게 이용할

기술 성숙도 기술 성숙도 평가는 개발 기술의 성숙도 또는 이행단계를 평가하기 위한 정량화된 측정지표로, 연구 개발 환경(실험실, 유사환경, 실제환경), 연구개발

이번에는 미국 초등학교의 Type 비교를 해보고자 한다.학교 Type은 Public, Private으로 구분되며, 데이터를 수집한 Great Schools은 학교와 교육에 대한 정보를 제공하는

오늘 뉴스를 보다보니 이런 기사가 눈에 띄었다. 이대로면 2055년 국민연금 바닥난다…소진시점 2년 앞당겨져 Source: Naver 뉴스(연합뉴스) 여러 기사의 주 내용은

트랜잭션(Transaction) 트랜잭션은 데이터베이스 내에서 데이터를 처리하는 작업 수행의 논리적인 작업 단위를 (하나의 그룹을) 의미한다. 트랜잭션의 4가지 특징 ACID 데이터베이스 트랜잭션이