move84

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..

머신러닝 모델을 훈련할 때 과적합은 흔히 발생하는 문제 중 하나이다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에는 지나치게 잘 맞지만, 새로운 데이터에 대해서는 성능이 떨어지는 현상을 말한다. 이러한 과적합을 방지하기 위해 다양한 방법들이 사용되는데, 그 중 하나가 드롭아웃(Dropout)이다. 드롭아웃은 신경망 모델에서 과적합을 줄이기 위해 사용되는 효과적인 정규화(Regularization) 기법이다. 이 글에서는 드롭아웃의 개념, 작동 방식, 장점 및 활용 예시를 자세히 알아본다.🎨 드롭아웃(Dropout)이란?드롭아웃은 신경망 훈련 과정에서 임의로 일부 뉴런을 비활성화시키는 방법이다. 각 훈련 단계마다 뉴런을 선택적으로 제외함으로써, 모델이 특정 뉴런에 지나치게 의존하는 것을 방지한다. 이러한 과정은 모델의..

머신러닝 모델을 개발할 때 가장 중요한 목표 중 하나는 모델이 학습 데이터뿐만 아니라 처음 보는 새로운 데이터에도 잘 작동하도록 만드는 것이다. 하지만 모델이 학습 데이터에 너무 맞춰지거나, 너무 단순해서 데이터의 패턴을 제대로 학습하지 못하는 경우가 발생한다. 이러한 현상을 각각 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)이라고 한다. 이 글에서는 과적합과 과소적합의 개념, 원인, 해결 방법 등을 자세히 알아본다.💡 과적합 (Overfitting)과적합(Overfitting)은 모델이 학습 데이터에는 매우 높은 정확도를 보이지만, 새로운 데이터에는 제대로 작동하지 않는 현상이다. 즉, 모델이 학습 데이터의 노이즈나 이상치까지 모두 학습하여 일반적인 패턴을 놓치게 된다. Overf..