AI 요약관련 정보

• 비즈(Bias)는 학습 알고리즘의 과도한 단순화로 인해 발생하는 오차로, 학습 데이터의 중요한 패턴을 파악하지 못하게 하고 과적합을 야기하는 문제에 해당합니다. 🗼
• 변동성(Variance)은 모델이 학습 데이터에 너무 익숙해져 새로운 데이터에 적용하기 어려워지는 현상으로, 데이터의 노이즈까지 학습하여 오차를 발생시킵니다. 📶
• 비즈-변동성 교환 관계는 모델의 복잡성을 조절함으로써 적절하게 유지해야 합니다. ⚖️
• 적절한 복잡성을 갖춘 모델은 학습 데이터를 충분히 학습하면서도 새로운 데이터에 대한 일반화 능력을 갖춥니다. 🧭
• L1 및 L2 정규화와 같은 기술은 비즈-변동성 교환 관계를 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 🧬