과적합1 AI 과적합이란? 과적합 개념부터 방지방법까지 총정리 AI와 머신러닝 모델을 개발할 때 흔히 접하게 되는 문제가 있습니다. 바로 **과적합(Overfitting)**입니다. 과적합이란 모델이 학습 데이터에 지나치게 적합하여, 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상입니다. 모델이 학습 데이터를 너무 잘 기억해버리면, 학습 데이터에서는 높은 성능을 보이지만, 실제 환경에서는 성능이 크게 떨어질 수 있습니다. 이번 글에서는 과적합이 발생하는 이유와 이를 방지하기 위한 다양한 방법을 소개하겠습니다.1. 과적합이란 무엇인가?과적합은 모델이 학습 데이터의 세부적인 패턴까지 암기하면서, 데이터의 노이즈나 불필요한 정보까지 학습하는 현상입니다. 이렇게 되면 모델은 학습 데이터에서는 높은 성능을 보이지만, 실제 새로운 데이터를 처리할 때는 일반화 성능이 낮아지게 .. 2024. 11. 14. 이전 1 다음
