데이터 증대

기계 학습과 데이터 마이닝
패러다임 지도 학습 비지도 학습 온라인 기계 학습 메타-학습 준지도 학습 자기 지도 학습 강화 학습 규칙 기반 기계 학습 양자 기계 학습
문제 분류 클러스터 분석 회귀 분석 클러스터 분석 이상 탐지 데이터 정제 연관 규칙 구조 기반 예측 특징 공학 특징 학습 순위 학습 문법 유도 온톨로지 학습 멀티모달 학습
지도 학습 (통계적 분류 • 회귀 분석) 결정 트리 학습법 앙상블 학습법 (배깅, Boosting, 랜덤 포레스트) 최근접 이웃 탐색 k-NN 선형 회귀 나이브 베이즈 인공신경망 로지스틱 회귀 퍼셉트론 상관 벡터 머신(RVM) 서포트 벡터 머신(SVM)
클러스터 분석 BIRCH 계층적 군집화 k-평균 알고리즘 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS Mean-shift
차원 축소 인자 분석 CCA 독립 성분 분석 LDA 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t-SNE
구조화 예측 그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모형 잠재 디리클레 할당
이상 탐지 k-최근접 이웃 알고리즘 국소 특이점 요인
인공 신경망 오토인코더 인지 컴퓨팅 딥 러닝 딥드림 생성적 적대 신경망 확산 모델 다층 퍼셉트론 순환 신경망 LSTM GRU 제한된 볼츠만 머신 변환기 비전 자기조직화지도 합성곱 신경망
강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습
인간 참여학습 러닝 커브 크라우드소싱 인간 참여형
모델 진단 러닝 커브
이론 편향-분산 트레이드오프 계산학습이론 경험적 위험 최소화 PAC 러닝 통계적 학습이론 VC 이론
회의/저널 NeurIPS ICML ICLR ML JMLR
관련 문서 기계 학습 알고리즘 목록 기계 탈학습 지식 증류 유사도 학습 대조 학습
v t e

데이터 증대(data augmentation) 또는 데이터 첨가, 데이터 증강은 주로 기계 학습을 위해 새로운 데이터를 첨가하거나, 수를 늘리는 기법이다. 과대표집(oversampling)과 관련이 있다. 정칙화 기능을 하여 기계 학습 모델을 훈련할 때 과적합을 줄이는 데에 도움이 된다.^[1]

일반적인 통계값에 대해서는 랜덤 과대표집이나, 아니면 여러 데이터 포인트를 조합하는 방법으로 쉽게 데이터를 증대할 수 있다.

이미지는 아주 큰 차원을 가진 데이터이기 때문에, 같은 종류의 대상을 찍은 사진 2개를 평균낸다고 해서 새로운 같은 종류의 사진이 되지 않는다. 그래서 이미지를 변형하거나, 아니면 생성적 적대 신경망이나 오토인코더를 이용해서 새 이미지를 만들 수 있다.

• 과대표집과 과소표집
• 생성적 적대 신경망
• 변분 오토인코더
• 합성곱 신경망
• 정칙화

이 글은 컴퓨터 과학에 관한 토막글입니다. 여러분의 지식으로 알차게 문서를 완성해 갑시다.