과소적합(Underfitting)
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과소적합은 통계 모델이나 기계 학습 알고리즘이 입력에서 출력으로의 함수 매핑을 정확하게 근사할 수 없을 때 발생합니다. 이는 일반적으로 모델이 학습 데이터의 복 …
Machine Learning
Terms tagged with Machine Learning
오프라인 학습
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배치 학습이라고도 하는 오프라인 학습은 이전에 수집된 고정된 데이터셋을 사용하여 머신러닝 모델을 훈련하는 과정을 포함합니다. …
제한적 기억 AI
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제한적 기억 AI는 AI 능력의 두 번째 단계에 해당하며, 시스템이 역사적 데이터를 학습하고 그에 따라 행동을 조정할 수 있습니다. 반응형 머신과 달리 이러한 …
홀드아웃 교차 검증
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홀드아웃 교차 검증(LOOCV)은 k가 데이터셋의 샘플 수와 같아지는 k-폴드 교차 검증의 특정 경우입니다. 이는 모델 성능에 대해 거의 편향되지 않은 추정을 …
遅延学習
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k近傍法（k-NN）などの遅延学習アルゴリズムは、トレーニングデータセット全体を記憶し、予測を行う際のみ計算を実行します。これは、事前に汎化モデルを構築する積極的学習（eager …
데이터셋 시프트
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데이터셋 시프트는 머신러닝 모델을 훈련하는 데 사용된 데이터의 분포가 추론(inference) 단계에서 마주치는 데이터의 분포와 다를 때 발생합니다. 이러한 불 …
데이터 증강
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이 방법은 기존 샘플의 수정된 버전(예: 이미지 회전, 오디오 노이즈 추가, 텍스트 동의어 교체 등)을 생성하여 훈련 데이터셋을 인위적으로 확장합니다. 이를 통 …
교차 검증
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교차 검증은 기계 학습 모델의 성능을 추정하는 통계적 방법입니다. 가장 일반적인 형태는 k-폴드 교차 검증으로, 데이터를 k개의 동일한 부분으로 나눕니다. 모델 …
개념 드리프트 (Concept Drift)
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개념 드리프트는 머신러닝에서 입력 특징과 대상 출력 간의 관계가 새로운 데이터가 도착함에 따라 변화하는 현상입니다. …
볼 트리(Ball Tree)
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볼 트리는 데이터를 초입방체(hyperrectangles)가 아닌 중첩된 초구(볼)로 분할합니다. 이 구조는 거리 계산을 통해 최근접 이웃 쿼리 시 효율적인 가 …
이상 탐지(Anomaly detection)
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이상 탐지는 아웃라이어 탐지라고도 하며, 예상되는 동작에 적합하지 않은 패턴을 찾기 위해 데이터를 분석합니다. 사이버 보안, …
벡터 데이터베이스
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벡터 데이터베이스는 데이터를 수치 임베딩으로 변환하여 비정형 데이터의 저장 및 검색을 최적화합니다. 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘 등을 사용하여 유사한 벡 …
강화 학습
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강화 학습(Reinforcement Learning, RL) …
리인포스먼트 (보강)
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리인포스먼트(보강)는 에이전트의 행동이 결과에 의해 형성되는 근본적인 심리학적 및 계산적 메커니즘입니다. 머신러닝에서는 에이전트가 긍정적인 피드백(보상)을 받도 …