728x90 평가2 인공지능 모델의 성능 평가 방법론 인공지능(AI) 모델의 성능을 평가하는 것은 모델이 실제 문제를 해결할 수 있는지 판단하기 위한 필수 단계입니다. 올바른 평가 방법론을 사용하면 모델의 강점과 약점을 파악하고, 개선할 수 있는 방향을 제시할 수 있습니다. 이번 글에서는 AI 모델의 성능 평가 방법론과 주요 지표, 평가 전략을 살펴보겠습니다.1. 성능 평가의 중요성모델 성능 평가의 주요 목적은 다음과 같습니다:일반화 성능 확인: 학습 데이터가 아닌 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 동작하는지 평가.모델 비교: 여러 모델 간 성능을 비교하여 최적의 모델을 선택.과적합 및 과소적합 점검: 모델이 지나치게 학습 데이터에 맞춰졌는지, 또는 충분히 학습하지 못했는지 확인.2. 성능 평가 지표모델 유형과 문제 특성에 따라 다양한 평가 지표가 사용됩니다.. 2024. 12. 14. AI 모델의 성능 평가와 검증 방법론 AI 모델의 성능 평가와 검증은 모델이 문제를 얼마나 효과적으로 해결하는지를 판단하기 위한 필수 과정입니다. 적절한 평가와 검증은 모델이 과적합(overfitting)이나 과소적합(underfitting) 없이 일반화 능력을 갖추도록 보장합니다. 이 글에서는 AI 모델의 성능 평가와 검증을 위한 주요 지표와 방법론을 살펴보겠습니다.1. 성능 평가의 중요성AI 모델의 성능 평가와 검증은 모델이 학습한 데이터를 넘어 새로운 데이터에서도 잘 작동하는지 확인하는 과정입니다. 평가와 검증의 주요 목적은 다음과 같습니다:일반화 능력 확인: 모델이 학습 데이터에 과도하게 의존하지 않고 새로운 데이터에서도 높은 성능을 발휘하도록 합니다.모델 비교: 여러 모델 중 가장 적합한 모델을 선택합니다.하이퍼파라미터 최적화: 모.. 2024. 12. 12. 이전 1 다음 728x90
