과적합(Overfitting)
과적합은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에서 매우 중요한 개념으로, 모델이 학습 데이터를 지나치게 학습하여 잡음까지 포함하게 되어 새로운 데이터에 대해 일반화 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 과적합을 식별하고 효과적으로 방지하는 다양한 기법을 알아보세요....
2 분 읽기
Overfitting
AI
+3
Overfitting
교차 검증
교차 검증은 데이터를 여러 번 훈련 세트와 검증 세트로 나누어 머신러닝 모델을 평가하고 비교하는 통계적 방법입니다. 이를 통해 모델이 보이지 않는 데이터에도 잘 일반화되도록 하며 과적합을 방지할 수 있습니다....
4 분 읽기
AI
Machine Learning
+3
정규화(Regularization)
인공지능(AI)에서 정규화는 머신러닝 모델의 학습 과정에 제약을 도입해 과적합을 방지하고, 보지 못한 데이터에 더 잘 일반화할 수 있도록 하는 일련의 기법을 의미합니다....
6 분 읽기
AI
Machine Learning
+4
학습 오류
AI와 머신러닝에서 학습 오류는 모델이 학습 중 예측한 출력과 실제 출력 간의 차이를 의미합니다. 이는 모델 성능을 평가하는 주요 지표이지만, 과적합 또는 과소적합을 피하기 위해 테스트 오류와 함께 고려해야 합니다....
5 분 읽기
AI
Machine Learning
+3