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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..

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 에이전트는 보상을 최대화하도록 행동을 학습하며, 다양한 문제 해결에 적용됩니다. 그러나 현실 세계는 끊임없이 변화하며, 에이전트는 새로운 정보에 적응하고 지속적으로 학습해야 합니다. 이러한 맥락에서 지속적 학습(Continual Learning, CL)은 RL의 중요한 연구 분야로 부상하고 있습니다.🤖 지속적 학습(Continual Learning)이란?지속적 학습은 에이전트가 이전 태스크에 대한 지식을 잊지 않으면서 새로운 태스크를 순차적으로 학습하는 능력을 의미합니다. 전통적인 머신 러닝 모델은 특정 데이터셋에 맞춰 학습되며, 새로운 데이터셋으로 재학습하면 이전 지식을..

🤖 시작하며딥러닝은 현재 많은 분야에서 혁신을 가져오고 있으며, 특히 이미지 인식, 자연어 처리 등에서 괄목할 만한 성과를 거두고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 훈련 데이터의 작은 변화나 노이즈에 취약할 수 있으며, 이러한 취약성은 모델의 일반화 성능을 저하시키는 주요 원인이 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 등장한 것이 바로 '강건 최적화 (Robust Optimization)'이다. 이 글에서는 강건 최적화의 개념, 중요성, 그리고 딥러닝 모델에 적용하는 다양한 방법들을 소개한다.🧠 강건 최적화란 무엇인가? (What is Robust Optimization?)강건 최적화는 불확실성 (uncertainty) 또는 노이즈 (noise)에 강한 모델을 학습하기 위한 최적화 기법이다. 딥러닝 모델은 ..