Data Augmentation이란?
데이터 수가 제한적일 때 의미가 보존되는 변형을 적용해 다양성을 늘린다.
예
- 이미지: 회전·좌우 반전·색조 변경
- 텍스트: 동의어 치환·역번역·마스킹
- 오디오: 노이즈 추가·속도 변경
Data Augmentation란?
정의
원본 데이터를 변형·합성해 학습 데이터를 늘리는 기법. 이미지·텍스트·오디오 전반.
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.