기계 학습 및 AI의 추측 가능성 이해

추측 가능이란 이용 가능한 정보나 단서를 기반으로 예측하거나 예상할 수 있는 것을 말합니다. 기계 학습 및 AI의 맥락에서 추측 가능한 결과 또는 결과는 사용된 데이터 및 알고리즘을 기반으로 합리적으로 예상할 수 있는 결과입니다. 학습 데이터에서 학습한 패턴과 특징을 기반으로 새로운 이미지의 종을 높은 정확도로 정확하게 추측할 수 있습니다. 마찬가지로, 대규모 텍스트 모음에 대해 훈련된 언어 모델은 학습한 문맥과 문법 규칙을 기반으로 문장의 다음 단어를 추측할 수 있습니다. 모델이나 알고리즘의 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다. 모델이 높은 정확도로 작업 결과를 정확하게 추측할 수 있다면 모델이 훈련 데이터로부터 유용한 패턴과 관계를 학습했다는 의미입니다. 반면, 모델이 작업 결과를 정확하게 추측할 수 없는 경우 모델에 더 많은 훈련 데이터가 필요하거나 기본 알고리즘에 제한이 있음을 나타낼 수 있습니다.