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....
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Overfitting
AI
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Regularization
드롭아웃
드롭아웃은 AI, 특히 신경망에서 과적합을 방지하기 위해 훈련 중 무작위로 뉴런을 비활성화하여 견고한 특성 학습과 새로운 데이터에 대한 일반화 능력을 향상시키는 정규화 기법입니다....
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AI
Neural Networks
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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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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....
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AI
Machine Learning
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