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머신러닝 모델을 선택하고 훈련할 때 모델 복잡도는 중요한 고려 사항이다. 모델이 너무 단순하면 데이터의 기본적인 패턴만 학습하여 과소적합(underfitting)될 수 있고, 반대로 모델이 너무 복잡하면 데이터의 노이즈까지 학습하여 과적합(overfitting)될 수 있다. 이 글에서는 모델 복잡도의 의미와 그것이 머신러닝 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 자세히 알아본다.🤔 모델 복잡도란?모델 복잡도는 모델이 얼마나 다양한 패턴을 학습할 수 있는지를 나타내는 지표이다. 복잡한 모델은 더 많은 파라미터를 가지고 있으며, 따라서 더 복잡한 함수를 표현할 수 있다. 예를 들어, 고차 다항 회귀 모델은 저차 다항 회귀 모델보다 더 복잡하다. 신경망에서는 레이어의 수와 각 레이어의 노드 수가 모델의 복잡도를 ..

머신러닝 모델을 훈련할 때, 언제 훈련을 멈춰야 할지를 결정하는 것은 매우 중요합니다. 과도하게 훈련된 모델은 새로운 데이터에 대해 제대로 작동하지 않을 수 있으며, 훈련이 부족한 모델은 잠재력을 충분히 발휘하지 못할 수 있습니다. 따라서 적절한 시점에 훈련을 중단시키는 정지 규칙(Stopping Criteria)은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 데 필수적인 요소입니다. 본 포스트에서는 정지 규칙의 중요성과 다양한 정지 규칙에 대해 자세히 살펴보겠습니다.💡 정지 규칙의 중요성머신러닝 모델 훈련 시 정지 규칙은 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)을 방지하는 데 중요한 역할을 합니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에는 지나치게 잘 맞지만, 새로운 데이터에는 제대로 일반화되지..

머신러닝 모델을 훈련할 때 훈련 손실과 검증 손실은 모델의 성능을 평가하고 개선하는 데 중요한 지표다. 이 두 손실을 이해하고 적절히 활용하면 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 높일 수 있다. 본 포스트에서는 훈련 손실과 검증 손실의 정의, 중요성, 그리고 실제 머신러닝 과정에서 어떻게 활용되는지에 대해 자세히 설명한다.💡 훈련 손실 (Training Loss)훈련 손실은 모델이 훈련 데이터셋에 얼마나 잘 적합되는지를 나타내는 지표다. 훈련 데이터셋을 모델에 입력했을 때 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 차이를 측정하며, 이 차이를 줄이는 방향으로 모델의 가중치를 조정한다. 손실 함수(Loss Function)는 이 차이를 정량화하는 데 사용되며, 평균 제곱 오차(Mean Squared Erro..