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2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Data-Augmentation Strategies.md
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3.3 KiB
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id: wiki-2026-0508-data-augmentation-strategies
title: Data Augmentation Strategies
category: 10_Wiki/Topics
status: needs_review
canonical_id: self
aliases: [DATA-AUG-001]
duplicate_of: none
source_trust_level: A
confidence_score: 1.0
tags: [ai, Deep-Learning, Computer-Vision, nlp, data-augmentation, preProcessing]
raw_sources: []
last_reinforced: 2026-04-26
github_commit: pending
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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# Data Augmentation Strategies (데이터 증강 전략)
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터의 양을 늘릴 수 없다면, 데이터의 '모습'을 다양하게 변주하라" — 기존 학습 데이터를 수학적으로 변형하여 데이터셋의 규모를 가상으로 늘리고, 모델이 데이터의 본질적인 불변 특징을 학습하게 하여 일반화 성능을 높이는 기법.
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 원본 데이터가 가진 핵심 정보는 유지하면서 노이즈나 변형을 가해, 모델이 사소한 변화에 휘둘리지 않는 강건함([[Robustness|Robustness]])을 갖추게 하는 변조 패턴.
- **주요 전략:**
- **[[Computer Vision|Computer Vision]]:** 이미지 회전, 반전(Flip), 자르기(Crop), 색상 변조, Mixup(두 이미지를 섞음), Cutout(일부 가림).
- **NLP:** 동의어 교체(SR), 무작위 삭제/삽입, 역번역(Back Translation: 다른 언어로 번역 후 다시 복원).
- **Audio:** 속도 조절, 피치 변경, 노이즈 추가.
- **Generative Augmentation:** GAN이나 Diffusion 모델을 이용해 새로운 가짜 데이터를 생성하여 학습에 활용.
- **의의:** 과적합([[Overfitting|Overfitting]])을 방지하고 적은 데이터로도 고성능 모델을 구축할 수 있게 함.
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- **과거 데이터와의 충돌:** 사람이 직접 변형 규칙을 정의하던 방식에서, 최근에는 모델이 스스로 최적의 증강 조합을 찾는 AutoAugment 기술로 발전.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 부족한 한국어 전문 용어 데이터를 보강하기 위해 역번역 기반의 데이터 증강 전략을 사용하여 NLP 에이전트의 문해력을 높임.
## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Computer-Vision-[[Mastery|Mastery]], NLP, [[Regularization-Techniques|Regularization-Techniques]], [[Generative-Adversarial-Networks|Generative-Adversarial-Networks]]-GAN
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Data-Augmentation Strategies.md
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*
**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*
## 🧪 검증 상태 (Validation)
- **정보 상태:** needs_review
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |