불균형 데이터셋을 위한 균형 배치 생성

본 프로젝트에서는 불균형 데이터셋을 처리하고, 클래스 분포가 대략적으로 균형을 이루는 배치를 생성할 수 있는 불균형 데이터 파이프라인을 구현하는 방법을 배우게 됩니다. 이는 머신 러닝에서 흔히 발생하는 작업으로, 데이터셋에 다른 클래스에 비해 특정 클래스의 샘플이 현저히 많은 경우, 모델 학습의 편향과 성능 저하를 초래할 수 있습니다.

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