언더피팅
언더피팅은 머신러닝 모델이 데이터의 근본적인 경향을 포착하기에는 너무 단순할 때 발생합니다. 이로 인해 보이지 않는 데이터와 학습 데이터 모두에서 성능이 저하되며, 이는 주로 모델의 복잡성 부족, 불충분한 학습, 또는 부적절한 피처 선택 때문입니다....
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AI
Machine Learning
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Model Training
전이 학습
전이 학습은 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하여, 적은 데이터로도 성능을 향상시키고 이미지 인식, 자연어 처리(NLP) 등 다양한 분야에서 효율성을 높이는 강력한 AI/ML 기법입니다....
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AI
Machine Learning
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지식 컷오프 날짜
지식 컷오프 날짜는 AI 모델이 더 이상 최신 정보를 반영하지 않는 특정 시점을 의미합니다. 이러한 날짜가 왜 중요한지, AI 모델에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 GPT-3.5, Bard, Claude 등 주요 모델들의 컷오프 날짜를 확인하세요....
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AI
Knowledge Cutoff
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휴먼 인 더 루프
휴먼 인 더 루프(HITL)는 AI 및 머신러닝 접근 방식으로, AI 시스템의 학습, 조정 및 적용 과정에 인간의 전문성을 통합하여 정확성을 높이고 오류를 줄이며 윤리적 준수를 보장합니다....
2 분 읽기
AI
Human-in-the-Loop
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