데이터 증강 (Data Augmentation)

데이터 증강은 기존 샘플에 레이블을 보존하는 변환을 적용하여 훈련 데이터셋을 인위적으로 확장하는 기법군을 말한다. 원래 이미지 분류 작업에 대해 체계화되었으나, 현재는 비전, 텍스트, 오디오, 테이블 도메인 전반에 걸쳐 광범위하게 적용된다. 이는 지도 학습 딥러닝에서 레이블이 지정된 데이터의 만성적인 부족에 대한 실용적인 해결책으로 등장했으며, 현대 신경망 파이프라인에서 표준 전처리 단계로 남아 있다.