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이 글은 [developers.google.com/machine-learning/crash-course/validation/video-lecture]을 참고하여 작성하였습니다. Quiz [ML] 학습 및 테스트 세트 관련 퀴즈 Q. 테스트 세트 및 학습 세트를 사용하여 모델 개발 반복 과정을 진행하는 프로세스를 살펴보았습니다. 각 반복 과정에서는 학습 데이터를 학습하고 테스트 데이터로 평가하면서 테스트 데이터에 대한 평가 결과를 근거로 학습률, 특성 등의 다양한 모델 초매개변수를 선택하고 변화를 줍니다. 이 접근법에 잘못된 점이 있나요? 정답을 하나만 고르세요. 1. 문제가 없습니다. 학습 데이터로 학습하고, 별도로 분리해 둔 테스트 데이터로 평가합니다. 2. 이 방식은 연산 효율이 낮습니다. 기본 초매..

이 글은 [developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets/video-lecture]을 참고하여 작성하였습니다. 데이터 세트 (= 학습세트 + 테스트 세트) 학습 세트 : 모델을 학습시키기 위한 데이터 세트의 일부분 테스트 세트 : 모델을 테스트시키기 위한 데이터 세트의 일부분 새 데이터를 모의실험하는 역할 다음 두 가지 조건 만족 통계적으로 유의미한 결과를 도출할 만큼 커야함 데이터 세트를 전체적으로 나타내야함. 즉, 테스트 세트가 학습 세트와 같은 특징을 가지도록 선별 학습 세트 증가 -> 학습 모델 우수 테스트 세트 증가 -> 평가 측정항목의 신뢰도 높아짐, 신뢰 구간 간격 좁아짐 데이터 세트가 클수록 좋다! 데이..

이 글은 [developers.google.com/machine-learning/crash-course/generalization/video-lecture]을 참고하여 작성하였습니다. 일반화 문제 : 새로운 사례가 추가되는 경우! 모델 과적합 문제 모델 과적합 문제 발생하지 않으려면? 우리가 머신러닝으로 하고자 하는 것이 무엇인지 생각해보기 데이터 샘플로 모델을 학습시킴 어떻게 신뢰? 모델의 적합도 판단 일반화 이론 모델의 단순성/복잡성 측정 아이디어 기반 실제로는 경험적인 접근방식을 사용하기 때문에 일반화이론 사용 x 테스트 세트 방법 (경험적인 측면) 데이터 분포에서 새로운 사례를 뽑아 모델을 학습시킴 = 학습세트 사례를 하나 더 추출하여 테스트 세트로 만듬 모델이 학습 세트에서만큼 테스트 세트에서 ..