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Data Agumentation : 갖고 있는 데이터셋을 여러 가지 방법으로 증가시켜 실질적인 학습 데이터셋의 규모를 키울 수 있는 방법 해결할 문제가 특수한 경우 1. 데이터가 없을 확률이 높을 때 2. 수집 난이도가 높을 때 Mirroring (대칭), Random Cropping, Roatation, Shearing, Local wraping,Color shifting 등을 활용하여 데이터를 증가시킨다. 이미지 전처리 사용 객체 ImageDataGenerator 클래스 : 실시간 데이터 증강을 사용해서 텐서 이미지 데이터 배치를 생성합니다. 데이터에 대해 (배치 단위로) 루프가 순환됩니다. from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGen..