안정성
term_id: stability
Category: basic_concepts
Definition
머신러닝에서 안정성은 훈련 데이터에 작은 교란(perturbations)이 가해졌을 때 모델의 성능과 매개변수가 견고하게 유지되는 성질을 의미합니다. 안정적인 알고리즘은 유사한 모델을 생성하며, 이는 모델이 노이즈나 데이터 분포의 미세한 변화에 강인함을 나타냅니다.
Summary
약간 다른 데이터셋으로 학습했을 때 일관된 예측을 생성하는 머신러닝 모델의 특성.
Key Concepts
- 견고성(Robustness)
- 일반화(Generalization)
- 분산(Variance)
- 재표본추출(Resampling)
Use Cases
- 모델 신뢰도 평가
- 중요 애플리케이션용 알고리즘 선택
- 교차 검증 전략 설계