공감생활

단순성을 위한 정규화 정규화란 모델의 복잡도에 페널티를 줌으로써 과적합을 줄이는 것입니다. 일반화 곡선 모델 복잡도에 페널티 부여 가능하면 모델 복잡도를 방지하려고 합니다. 학습 단계에서 수행하는 최적화에 이 아이디어를 적용할 수 있습니다. 경험적 위험 최소화 학습 오류를 낮추는 것이 목표 \( 최소화:\,손실(데이터|모델) \) 또한 복잡도를 낮출 수 있도록 조정 \( 최소화:\,손실(데이터|모델)\,+\,복잡도(모델) \) 정규화 복잡도(모델)를 정의하는 방법 더 작은 가중치 선호 여기에서 벗어나면 비용이 발생함 L2 정규화(일명 능선)를 통해 이 아이디어를 구현할 수 있음 복잡도(모델) = 가중치의 제곱의 합 아주 큰 가중치에 대한 페널티 부여 선형 모델에서는 더 평평한 기울기를 선호 베이지안 사전..

검증: 직관력 테스트 이 모듈을 시작하기 전에 학습 및 테스트 세트에 제시된 학습 프로세스를 사용하는 데 문제점이 있는지 확인해 보시기 바랍니다. 아래 옵션을 확인하세요. 테스트 세트 및 학습 세트를 사용하여 모델 개발 반복 과정을 진행하는 프로세스를 살펴보았습니다. 각 반복 과정에서는 학습 데이터를 학습하고 테스트 데이터로 평가하면서 테스트 데이터에 대한 평가 결과를 근거로 학습률, 특성 등의 다양한 모델 초매개변수를 선택하고 변화를 줍니다. 이 접근법에 잘못된 점이 있나요? 정답을 하나만 고르세요. 이 방식은 연산 효율이 낮습니다. 기본 초매개변수 세트를 선택하고 그대로 사용하여 리소스를 절약해야 합니다. 이러한 유형의 반복 과정은 많은 리소스를 사용하지만 모델 개발에서 핵심적인 부분을 차지합니다. ..

학습 및 테스트 세트 테스트 세트는 학습 세트로부터 개발한 모델을 평가하는 데 사용되는 데이터 세트입니다. 데이터 세트 분할 학습 평가와 테스트 평가 데이터 세트가 하나뿐이라면 어떻게 하나요? 다음과 같이 두 세트로 분할합니다. 학습 세트 테스트 세트 기억해야 할 유의사항: 테스트 데이터로 학습하지 않기 손실이 이상할 정도로 적은가요? 기뻐하기는 이릅니다. 실수로 테스트 데이터로 학습하진 않았는지 확인해 보세요. 학습 및 평가 세트: 데이터 분할 이전 모듈에서는 데이터 세트를 다음과 같이 두 부분으로 나눈다는 개념을 소개했습니다. 학습 세트 - 모델을 학습시키기 위한 데이터 세트의 일부분 평가 세트 - 모델을 테스트하기 위한 데이터 세트의 일부분 데이터 세트 하나를 다음과 같이 분할하는 방법을 생각해 볼..

일반화 일반화는 모델이 이를 만들기 위해 사용된 것과 같은 분포에서 추출된 이전에 보지 못했던 새로운 데이터에 제대로 적합할 수 있는지를 나타냅니다. 개요 목표: 숨겨진 실제 분포에서 추출된 새로운 데이터를 제대로 예측 문제: 진실을 알 수 없음 분포에서 추출된 샘플만 볼 수 있음 모델 h가 현재 샘플에 적합하면 다른 새로운 샘플도 잘 예측할 것이라고 신뢰할 수 있나요? 모델이 적합한지 어떻게 알 수 있나요? 이론적인 측면: 흥미로운 분야: 일반화 이론 모델의 단순성/복잡성 측정 아이디어를 기반으로 함 직관: 오컴의 면도날 원칙의 형식화 모델이 덜 복잡할수록 샘플 자체의 특성을 벗어나 좋은 경험적 결과를 얻을 가능성이 높음 경험적인 측면: 질문: 모델이 새로운 데이터 샘플에 효과적으로 작동하나요? 평가:..