경험적 위험 최소화
term_id: empirical_risk_minimization
Category: basic_concepts
Definition
경험적 위험 최소화(ERM)는 지도 학습 모델을 훈련하기 위한 표준 목적 함수입니다. 이는 주어진 함수 클래스에서 평균 경험적 손실(학습 오차)을 최소화하는 가설을 선택하는 과정을 포함합니다.
Summary
관측된 학습 데이터에 대한 평균 손실을 최소화하려는 머신러닝의 기본 원리입니다.
Key Concepts
- 손실 함수
- 훈련 오차
- 일반화
- 과적합
Use Cases
- 로지스틱 회귀 모델 훈련
- 신경망 가중치 최적화
- 서포트 벡터 머신(SVM) 공식화