tabular1 [CTGAN] SDV로 합성 데이터 생성하기 현대의 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 데이터의 양과 품질은 매우 중요한 요소입니다. 그러나 실제 데이터를 수집하고 관리하는 것을 종종 어려운 일입니다. 특히 표 형태의 데이터를 생성하거나 분석할 때는 데이터의 특성을 잘 이해하고 합성하는 것이 중요합니다. 이에 따라 GAN(Generative Adversarial Networks)와 같은 딥러닝 모델이 부상하였습니다. GAN은 가짜 데이터를 생성하는데 있어서 매우 유용한 기술로, 특히 CTGAN(Conditional Tabular GAN)은 조건부 확률 밀도를 활용하여 표 형태의 데이터를 생성하는 데에 특화되어 있습니다. CTGAN은 실제 데이터의 특성을 잘 반영하면서 합성 데이터를 생성할 수 있는 능력으로 데이터 분석 및 모델 검증 등 다양한 분야에.. 2024. 1. 26. 이전 1 다음
