데이터 증강은 학습 데이터의 다양성과 양을 인위적으로 늘리는 데 사용되는 기계 학습 및 인공 지능 (AI) 기법입니다.이는 기존 데이터에 이미지를 변경하거나 텍스트에 노이즈를 추가하는 등 다양한 수정 또는 변형을 적용하여 이루어집니다.주요 목표는 학습 데이터를 일반화하는 모델의 기능을 향상시켜 실제 응용 프로그램에서 발생하는 변화에 더 견고하게 만드는 것입니다.데이터 증대는 대량의 레이블이 지정된 데이터를 수집하는 것이 어렵거나 비용이 많이 드는 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 (NLP) 와 같은 분야에서 특히 중요합니다.
데이터 증대는 기존 데이터 포인트를 변환하여 새 데이터 포인트를 생성하여 추가 데이터를 수집할 필요 없이 훈련 데이터 세트의 가변성을 높이는 방식으로 작동합니다.예를 들어 이미지 처리 시 이미지를 약간 회전하거나 뒤집거나 크기를 조정하여 동일한 이미지의 다른 버전을 만들 수 있습니다.마찬가지로 색상을 조정하거나 노이즈를 추가하여 다양한 조건을 시뮬레이션할 수 있으므로 모델이 이러한 변화에 보다 탄력적으로 반응할 수 있습니다.
텍스트 데이터에서 증대에는 단어를 동의어로 바꾸거나, 문장 구조를 재정렬하거나, 문장을 다른 언어로 번역하고 다시 번역하여 의역한 버전을 생성하는 작업이 포함될 수 있습니다.오디오 데이터에서는 피치 쉬프팅, 타임 스트레칭, 배경 소음 추가와 같은 기법을 사용하여 다양한 훈련 샘플을 만듭니다.이러한 방법을 사용하면 모델이 더 광범위한 시나리오에 노출되어 모델이 학습 데이터에서는 잘 수행되지만 보이지 않는 새로운 데이터로 일반화하지 못하는 과적합의 위험을 줄일 수 있습니다.
데이터 증강은 교육 데이터가 제한적일 때에도 보다 안정적인 AI 모델을 개발할 수 있게 해주기 때문에 기업에 매우 중요합니다.기업은 데이터 세트의 크기와 가변성을 인위적으로 증가시킴으로써 모델 성능을 개선하고 다양한 실제 상황에서 AI 시스템이 잘 작동하도록 할 수 있습니다.예를 들어, 전자 상거래에서는 제품 이미지를 확대하면 시각적 검색 및 추천 시스템의 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.NLP에서는 증강 텍스트 데이터를 통해 챗봇이 다양한 고객 입력을 더 잘 이해하고 이에 대응하여 사용자 상호 작용을 개선할 수 있습니다.
전반적으로 데이터 증강은 기존 데이터의 가치를 극대화하고, 새 데이터 수집과 관련된 비용을 줄이고, 보다 효과적인 AI 솔루션을 만들 수 있도록 지원하는 중요한 프로세스입니다.학습 데이터 세트 내의 가변성을 확장함으로써 모델이 더 효과적으로 학습할 수 있도록 하여 실제 응용 분야에서의 견고성과 적응성을 개선할 수 있습니다.
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