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데이터 증강1

딥러닝에 숨겨진 복병, 데이터 환경 변화(Distribution Shift) 대처법 총정리 디스트리뷰션 시프트(Distribution Shift)란? 데이터 환경이 바뀌는 순간 발생하는 문제"모델이 훈련 때는 잘 작동했는데, 배포하고 나니 성능이 떨어졌어요" 이런 경험, 혹시 해보셨나요?안녕하세요, 여러분! 오늘은 제가 실제 프로젝트에서 종종 마주쳤던 난제 중 하나인 '디스트리뷰션 시프트(Distribution Shift)'에 대해 이야기해보려고 해요. 이 문제는 특히 머신러닝이나 AI 모델을 배포할 때 자주 겪게 되는데요, 모델이 학습 환경에서는 잘 작동하지만, 실제 환경에선 오작동하는 경우가 많습니다. 저도 이 문제 때문에 밤새 코드 수정하고 데이터를 다시 모으느라 고생했던 기억이 나네요. 오늘은 여러분께 이 개념을 쉽게 풀어서 설명해드릴게요!목차디스트리뷰션 시프트란 무엇인가? 디스트리뷰션.. 2025. 3. 29.

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