도메인적응 썸네일형 리스트형 Domain Generalization 기법을 활용한 내성 있는 모델 개발: 다양한 환경에서도 안정적인 AI 구현 서론: 실제 환경에서의 모델 성능 저하 문제머신러닝 모델을 실제 환경에 배포할 때 가장 큰 도전 중 하나는 도메인 변화로 인한 성능 저하입니다. 실험실에서 완벽하게 작동하던 모델이 실제 현장에서는 예상보다 낮은 성능을 보이는 경우가 빈번하게 발생합니다.이러한 문제는 훈련 데이터와 실제 테스트 환경 간의 분포 차이에서 비롯됩니다. 예를 들어, 특정 병원의 의료 영상으로 훈련된 모델이 다른 병원의 장비나 촬영 조건에서는 정확도가 크게 떨어질 수 있습니다.Domain Generalization은 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 기술로, 다양한 도메인에서 일관된 성능을 유지할 수 있는 내성 있는 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.Domain Generalization의 핵심 개념도메인 불변 특징 학습Doma.. 더보기 Domain Adaptation Segmentation: 도메인 간 갭 줄이기 개요컴퓨터 비전 분야에서 도메인 적응(Domain Adaptation)은 서로 다른 데이터 분포를 가진 도메인 간의 성능 격차를 줄이는 핵심 기술입니다. 특히 이미지 분할(Image Segmentation) 작업에서 도메인 적응은 모델이 학습된 환경과 실제 적용 환경 간의 차이를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다.Domain Adaptation이란?기본 개념 정의도메인 적응은 소스 도메인(Source Domain)에서 학습된 모델을 타겟 도메인(Target Domain)에서 효과적으로 작동하도록 하는 머신러닝 기법입니다. 이는 데이터 분포의 차이로 인해 발생하는 성능 저하를 해결하기 위한 접근법으로, 실제 산업 환경에서 매우 중요한 문제입니다.도메인 갭의 원인도메인 간 갭이 발생하는 주요 원인은 다음과 .. 더보기 이전 1 다음
