기계 학습의 견고성: 이것이 중요한 이유와 측정 방법

기계 학습의 견고성은 훈련 데이터와 다를 수 있는 새로운, 보이지 않는 데이터에 대해 모델이 잘 작동하는 능력을 의미합니다. 강력한 모델은 무의미한 결과를 분해하거나 생성하지 않고 예상치 못한 데이터나 시끄러운 데이터를 처리할 수 있는 모델입니다. 이는 데이터에 잡음이 많거나 불완전하거나 불확실한 경우가 많은 실제 애플리케이션에서 특히 중요합니다.

기계 학습 모델의 견고성을 측정하는 방법에는 다음을 포함하여 여러 가지가 있습니다.

1. 샘플 외 테스트: 여기에는 모델이 얼마나 잘 수행되는지 확인하기 위해 훈련 중에 사용되지 않은 새로운 데이터에 대한 모델 테스트가 포함됩니다. 교차 검증: 여기에는 사용 가능한 데이터를 여러 하위 집합으로 분할하고 한 하위 집합에서 모델을 교육하는 동시에 다른 하위 집합에서 테스트하여 보이지 않는 데이터에 대한 성능을 평가하는 작업이 포함됩니다.
3. 견고성 측정항목: 평균 제곱 오차(MSE) 또는 평균 제곱근 오차(RMSE)와 같은 기계 학습 모델의 견고성을 측정하는 데 사용할 수 있는 여러 측정항목이 있습니다.
4. 적대적 공격: 여기에는 모델이 이러한 유형의 공격을 얼마나 잘 처리할 수 있는지 확인하기 위해 입력 데이터에 의도적으로 노이즈나 교란을 도입하는 작업이 포함됩니다. 실제 응용 프로그램에서 성능을 향상시키기 위한 조치를 취합니다.