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머신러닝: 위험 민감 학습 (Risk-Sensitive Learning)

머신러닝 분야에서 위험 민감 학습은 모델의 예측에 대한 불확실성을 고려하여 의사 결정을 내리는 중요한 접근 방식이다. 이 글에서는 위험 민감 학습의 기본 개념, 다양한 방법론, 그리고 실제 적용 사례에 대해 자세히 살펴본다.🧠 위험 민감 학습의 기본 개념 (Basic Concepts of Risk-Sensitive Learning)위험 민감 학습은 전통적인 머신러닝 모델과는 달리, 특정 상황에서의 손실(loss)뿐만 아니라, 손실의 분포(distribution)까지 고려하여 학습한다. 즉, 단순히 평균적인 성능을 최대화하는 것이 아니라, 최악의 상황(worst-case scenario)을 얼마나 잘 방어할 수 있는지를 중요하게 생각한다. 예를 들어, 자율주행차의 경우, 평균적인 성능보다는 예측 오류로 ..
머신러닝 2025. 3. 9. 07:15
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