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머신러닝 모델을 훈련하는 과정은 종종 오랜 시간이 소요될 수 있으며, 과적합(Overfitting) 문제로 인해 모델의 성능이 오히려 저하될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 효과적인 전략 중 하나가 바로 'Early Stopping(얼리 스토핑)'입니다. 이 글에서는 Early Stopping의 개념, 중요성, 다양한 구현 방법, 그리고 실제 사용 예시를 자세히 살펴보겠습니다. 🧠 Early Stopping이란?Early Stopping은 머신러닝 모델 훈련 과정에서 모델의 성능이 더 이상 향상되지 않거나 오히려 감소하기 시작할 때 훈련을 조기에 중단하는 기법입니다. 즉, 모델이 과적합되기 전에 훈련을 멈춰서 일반화 성능을 향상시키는 것입니다. Early Stopping은 훈련 데이터(Tra..

최적화는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위한 핵심 과정이다. 이 과정에서 모델의 매개변수를 조정하여 손실 함수(Loss Function)를 최소화한다. 이 때, 최적화 알고리즘이 언제 멈춰야 하는지, 즉 '수렴'했는지 판단하는 기준이 중요하다. 수렴 조건은 최적화 알고리즘이 목표 지점에 도달했음을 나타내는 신호이며, 적절한 수렴 조건을 설정하는 것은 효율적인 학습을 위해 필수적이다. 🔍 수렴 조건 (Convergence Criteria):수렴 조건은 최적화 알고리즘이 반복적인 갱신(update)을 멈추고 최적의 해에 도달했다고 판단하는 기준이다. 머신러닝에서 사용되는 다양한 최적화 알고리즘(예: 경사 하강법, Adam 등)은 손실 함수를 줄이기 위해 모델의 매개변수를 반복적으로 조정한다. 그러나 이..