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머신러닝에서 정지 규칙(Stopping Criteria)의 필요성

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 2025. 4. 16. 07:12
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