#Data Augmentation

머신러닝 모델을 개발할 때, 오버피팅(overfitting)은 가장 흔히 발생하는 문제 중 하나입니다. 오버피팅은 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞아, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상입니다. 즉, 모델이 훈련 데이터의 노이즈나 특정 패턴을 과도하게 학습하게 되어, 실제 예측 성능이 저하됩니다. 이번 글에서는 오버피팅을 방지하기 위한 5가지