인공지능 과적합 문제: Difference between revisions

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[[분류:인공지능]]
#넘겨주기 [[과적합 문제]]
;Overfitting Problem
;학습을 과하게 시켜 학습 데이터에선 최적의 결과를 내지만 새로운 데이터에 대해선 판단력이 부정확해지는 문제
* 반대의 경우를 [[인공지능 부적합 문제]]라고 한다.
 
[[파일:인공지능 과적합.png]]
 
== 해결법 ==
* 다양한 데이터 추가
* [[드롭아웃|드롭 아웃(Drop Out)]]
* 조기 중단(Early Stop)
* 제한된 볼츠만 머신(Restricted Boltzman Machine, RBM)
 
== 예시 ==
* 5가지 종의 강아지 사진 10만장으로 학습을 오랫동안 시킬 경우
** 정확히 5가지 종에 일치하는 강아지에 대해서만 강아지라고 판단
** 3가지 종의 강아지 사진 1만장으로 가볍게 학습을 시킨 경우 오히려 정확도가 높을 수 있음
* 이세돌vs알파고 4국에서 79수 부터
** 이기는 수에 대해서만 학습을 한 알파고는 이길 수 있는 수가 없자 '최선'의 수가 아닌 알 수 없는 수를 둠
 
== 같이 보기 ==
* [[인공지능]]
* [[머신러닝]]
* [[인공지능 부적합 문제]]

Latest revision as of 21:41, 29 November 2020

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