
AutoBalance: 불균형 데이터를 다루는 따뜻하고도 똑똑한 해법AutoBalance는 클래스·그룹 불균형 문제를 자동화된 bi‑level 최적화로 해결합니다. Parametric Cross‑Entropy, 맞춤형 데이터 augmentation, Balanced Error Rate 등 최신 기법을 통해 공정성과 정확도를 동시에 끌어올리는 법을 살펴보세요. 왜 ‘불균형’이 문제일까? “불량품은 0.5%밖에 안 나오니까 별로 중요하지 않겠지?” 라고 생각했다가 AI 모델이 불량품을 줄줄이 놓치는 최악의 상황, 상상해 보셨나요? imbalanced dataset는 이렇게 ‘적게 보이는’ 클래스를 순식간에 투명 인간으로 만들어 버립니다. 더 큰 문제는 fairness—편향된 결과가 사회적 약자를 한 번..