인공지능 모델의 숨은 적, 과적합: 방지 전략 완벽 가이드 – 머신러닝 AI
1. 서론 2. 과적합의 원인과 징후 1) 과적합 발생 원인 2) 과적합을 인지하는 방법 3. 데이터의 역할과 중요성 1) 데이터의 질 2) 데이터의 양 3) 데이터의 다양성 4) 데이터 관리의 중요성 4. 과적합 방지 전략 1) 데이터 양 늘리기 2) 모델 복잡도 줄이기 3) 정규화 기법 사용 4) 드롭아웃 기법 적용 5) 조기 종료 기법
1. 서론 2. 과적합의 원인과 징후 1) 과적합 발생 원인 2) 과적합을 인지하는 방법 3. 데이터의 역할과 중요성 1) 데이터의 질 2) 데이터의 양 3) 데이터의 다양성 4) 데이터 관리의 중요성 4. 과적합 방지 전략 1) 데이터 양 늘리기 2) 모델 복잡도 줄이기 3) 정규화 기법 사용 4) 드롭아웃 기법 적용 5) 조기 종료 기법