AI 모델의 과적응의 위험: 과적합 이해 및 예방
과잉적응은 AI 모델이 훈련 데이터를 너무 잘 포착해 결과적으로 특정 데이터세트에 지나치게 특화될 때 발생하는 현상이다. 이는 보이지 않는 새로운 데이터에서 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.
즉, 모델은 기본 패턴이 아닌 훈련 데이터의 노이즈를 학습했습니다. 이는 교육 데이터가 제한적이거나 편향된 경우 또는 모델이 교육 데이터에 과적합할 때 발생할 수 있습니다. 이러한 기술은 모델이 훈련 데이터에 대해 너무 전문화되는 것을 방지하고 새로운 데이터에 대해 더 잘 일반화되도록 장려하는 데 도움이 됩니다.
이 동영상이 마음에 듭니다.
이 동영상이 마음에 들지 않습니다.
콘텐츠 오류 보고
공유
