2-1주차: 기계학습 개요

3. 평가와 예측 평가를 한다는것을 결국 모델이 얼마나 결과가 잘 나오는지 확인을 하는 것이다. Training dataset에서는 예측을 잘하지만 Test dataset은 잘 예측하지 못하는건 과대적합이라고 할 수 있다. 이 때, 모든 데이터를 수집할 수 없기 때문에 일반화 능력이 중요하다. 예를들어, Test dataset에 있는 처음보는 강아지/고양이 사진이더라도 결정을 잘 내려주어야 한다는 것이다. 앞선 일련의 과정을 통해 선택된 모형을 학습에 이용하지 않았던 test dataset 에 적합 시켜 generalization error를 계산하여 over-fitting (또는 underfitting) 여부를 평가하는 것이다. 과대적합의 해결책으로는 통계적 머신러닝에서 L1 또는 L2 규제화가 있다. 결론적으로 지금까지 1-2주차에 걸쳐 진행했던 기계학습의 과정들을 도식화하면 아래와 같다. Machine Learning 방법들 Machine Learning의 방법들은 아래와 같다...

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