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    과대적합(Over fitting)과 과소적합(Under fitting)

    과대적합(Over fitting)과 과소적합(Under fitting) 머신러닝에서 학습과정은 패턴을 발견하기 위해 모델링을 만드는 단계라고 할 수 있다. 일반적으로 모델을 만들 때에는 데이터를, 트레이닝 데이터 (training)와 테스트 데이터(test)를 나누어 사용한다. 트레이닝 데이터를 반복적으로 학습함으로써 테스트 데이터 또는 실제 데이터와 가장 유사한 결과를 만들어 내는 것을 목표로 하고 있다. 하지만 트레이닝 데이터와 테스트 데이터가 비슷하다면 모델의 정확도는 매우 높게 나올 것이다. 하지만 모델이 복잡하다면 트레이닝 데이터와 테스트 데이터의 결과는 다르게 나타날 확률이 높다. 일반적으로 트레이닝 데이터는 실제 데이터를 샘플링 하거나 특정 패턴을 인식시키기 위한 데이터로 트레이닝 데이터에 ..

    SW Engineering/머신러닝 딥러닝 2020.03.19
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    글로벌 클라우드 업체에서 Solutions Architect로 활동하고 있으며 프로그램 및 데이터베이스를 연구하고 있습니다. 문의사항은 이메일로 연락 주세요. leo.sungwook.kang@gmail.com http://sungwookkang.com

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