Machine learning (1) 썸네일형 리스트형 [ML] 머신 러닝 용어 이해하기 1. 머신 러닝 모델의 평가 검증용 데이터 : 모델의 성능을 평가하기 위한 용도가 아닌, 모델의 성능을 조정하기 위한 용도 (과적합 유무 판단, 하이퍼파라미터 조정) 하이퍼파라미터 : 값에 따라 모델 성능에 영향을 주는 매개변수, 사용자가 직접 정하는 변수 (학습률, 드롭아웃 비율 등) 매개변수 : 모델이 학습하는 과정에서 얻어지는 값 (W, b) 훈련용 데이터로 훈련을 모두 시킨 모델은 검증용 데이터를 사용하여 정확도를 검증하며 하이퍼파라미터를 튜닝(tuning) 함 하이퍼파라미터 튜닝이 끝났다면 검증용 데이터에 대해서도 일정 부분 최적화가 됐기 때문에 테스트 데이터를 갖고 모델의 성능을 평가 2. 분류(Classification)와 회귀(Regression) 2.1. 이진 분류 문제(Binary Cl.. 이전 1 다음
