데이터 증강은 기계 학습 모델의 일반화 성능을 향상시키는 가장 중요한 정규화 기법 중 하나이다. 자동화된 데이터 증강 방법은 기존의 수작업 시행착오 방식을 자동화하여 효율성을 높이고자 한다. 본 연구에서는 자동화된 기계 학습(AutoML) 기반 데이터 증강 기법들을 종합적으로 살펴보고, 기존 방법들과의 성능을 비교 분석한다.
