Complexity 썸네일형 리스트형 Machine Learning에서 Overfitting과 Underfitting은 뭘까..? 머신러닝이 하는 일은 크게 두 가지로 구분될 수 있습니다. 학습: 데이터로부터 모델을 학습시킨다. 추론: 학습된 모델로 새로운 데이터에 대하여 예측한다. 모델에는 학습과 추론이라는 두 가지 행동이 있습니다. 학습은 Train Data로부터 데이터의 패턴을 배우는 것으로 학습을 진행하면서 데이터에 대한 Loss를 줄이게 됩니다. 일반적으로 학습이 제대로 이루어 진다면 다음과 같은 Loss Graph가 그려집니다. 그런데 학습을 하다보면 Loss가 0에 가까이 떨어지지만, 0까지 떨어지지 않는 경우도 볼 수 있습니다. 이는 모델의 학습방법 및 구조와 관련되어 있습니다. -> Loss 가 0 근처에서 더이상 떨어지지 않는 것은 모델의 사이즈 보다 데이터의 정보가 크기 때문입니다. 모든 데이터를 커버할 수 없는.. 더보기 이전 1 다음
