728x90 과적합1 인공지능 모델의 과적합(Overfitting) 문제 해결 방법 인공지능(AI) 모델 개발 과정에서 과적합(Overfitting)은 학습 데이터에는 높은 정확도를 보이지만 새로운 데이터에 일반화하지 못하는 문제를 말합니다. 과적합은 모델이 학습 데이터의 노이즈나 불필요한 패턴까지 학습하여 발생하며, 예측 성능을 저하시킬 수 있습니다. 이번 글에서는 과적합의 원인을 살펴보고 이를 해결하기 위한 주요 방법을 소개합니다.1. 과적합의 원인과적합은 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다:복잡한 모델: 모델의 파라미터 수가 많아 데이터의 모든 세부 사항을 학습할 수 있습니다.불충분한 데이터: 학습 데이터가 적을 경우 모델이 데이터를 지나치게 학습하게 됩니다.노이즈 포함 데이터: 학습 데이터에 포함된 노이즈나 이상치가 과적합을 유발할 수 있습니다.적절한 규제 부재: 모델 복잡성.. 2024. 12. 14. 이전 1 다음 728x90
