실제 데이터 세트를 사용하는 대신 합성 데이터를 생성하는 모델 개발 자기 지도 표현 학습을 기반으로 동일한 이미지에 대해 여러 뷰를 생성 사전 훈련된 생성 모델과 대조 학습 모델을 연결해 대상 이미지를 분류 실제 데이터를 사용해 훈련된 모델 보다 우수한 시각적 표현 학습 가능 합성 데이터를 사용해 훈련된 이미지 분류 모델이 실제 데이터에서 훈련된 모델 보다 더 우수하다는 연구 결과가 나왔다. MIT(Massachusetts Institute of Technology) 대학의 연구진이 실제 데이터 세트를 사용하는 대신 합성 데이터를 생성하는 모델을 사용해서 머신 러닝 모델을 훈련하는 방법을 개발했다. 자연 재해 후 위성 사진에서 피해를 식별하기 위해 이미지 분류를 수행하는 머신 러닝 모델을 훈련시키려면 엄..