인공지능 모델의 학습을 위한 학습데이터의 불균형을 개선하는 방법 및 장치

Abstract

일 측면에 따른 인공지능 모델의 학습을 위한 학습데이터의 불균형을 개선하는 방법은, 제1 학습영상을 언더 샘플링하는 단계; 및 상기 언더 샘플링의 결과를 반영하여 제2 학습영상을 오버 샘플링하는 단계;를 포함하고, 상기 언더 샘플링하는 단계는, 상기 제1 학습영상을 그룹으로 묶어 제1 학습그룹을 생성하는 단계; 상기 제1 학습그룹을 하나씩 입력하여 제1 인공지능 모델을 학습시키고 제1 점수를 산출하는 단계; 상기 제1 점수가 가장 높은 제1 학습그룹에 상기 제1 점수가 다음으로 높은 제1 학습그룹을 순서대로 하나씩 추가하여 상기 제1 인공지능 모델을 학습시키고 제2 점수를 산출하는 단계; 및 상기 제2 점수가 미리 설정된 값에 해당하는 상기 제1 학습그룹을 언더 샘플링 학습그룹으로 선택하는 단계;를 포함하고, 상기 오버 샘플링하는 단계는, 상기 제2 학습영상에 데이터 증강 기법을 적용하여 제2 학습그룹을 생성하는 단계; 상기 언더 샘플링 학습그룹, 상기 제2 학습영상 및 상기 제2 학습그룹을 입력하여 제2 인공지능 모델을 학습시키고 제3 점수를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 제3 점수가 가장 높은 제2 학습그룹을 오버 샘플링 학습그룹으로 선택하는 단계;를 포함한다.