Data-Centric AI & Feature Engineering (데이터 중심 AI 및 특성 공학)
분류 대상
모델 구조보다 데이터의 품질, 피처 추출 방법, 데이터 증강(Augmentation), 노이즈 라벨 처리 등에 집중하여 성능을 끌어올리는 연구.
키워드
데이터 전처리, 특성 공학, 데이터 증강
모델 구조보다 데이터의 품질, 피처 추출 방법, 데이터 증강(Augmentation), 노이즈 라벨 처리 등에 집중하여 성능을 끌어올리는 연구.
데이터 전처리, 특성 공학, 데이터 증강