학문
인공지능 용어에 대해서 설명해주세요?
인공지능 용어중에 교차 검증(cross validation)이 있다고 합니다.
용어에 대한 정의와 언제 사용하는 것인지? 어떤 의미를 담고 있는지 알려주세요!
4개의 답변이 있어요!
A.I.(Artificial Intelligence)는 일반적으로 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력이 필요한 작업을 할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 구현하려는 세부분야 중 하나입니다.. 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, natural intelligence와는 다른 개념입니다..
지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것이다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정합니다. 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 기술 분야를 지칭하기도 합니다.안녕하세요. 김태경 과학전문가입니다.
교차 검증이란 쉽게 말해 데이터를 여러 번 반복해서 나누고 여러 모델을 학습하여 성능을 평가하는 방법이다. 이렇게 하는 이유는 데이터를 학습용/평가용 데이터 세트로 여러 번 나눈 것의 평균적인 성능을 계산하면, 한 번 나누어서 학습하는 것에 비해 일반화된 성능을 얻을 수 있기 때문이다.
안녕하세요. 류경범 과학전문가입니다.
인공지능이 무엇인가 학습을 했다면 학습의 평가는 필수적이라 할 수 있습니다.
인공지능 역시 사람처럼 배운 것들의 시험을 본다고 생각하면 편하실겁니다.
그렇게 생각해보시면
학습 데이터 - 배워야 할 것
검증 데이터 - 모의고사(학습에는 활용되지 않습니다.)
시험 데이터 - 실제 시험
이렇게 보시면 됩니다.
그런데 사람도 마찬가지이지만 동일한 문제지로 계속 모의고사를 보면 그 모의고사의 답을 외워버립니다.
인공지능도 마찬가지입니다.
그래서 다양한 형태의 모의고사가 준비됩니다. 이것이 교차검증입니다.
교차검증에도 다양한 종류가 있다고 합니다.
K-겹 교차 검증(K-fold cross validation)
전체 데이터 셋을 K등분의 부분집합으로 분할하고, K-1개의 부분집합은 학습 데이터셋으로, 나머지 1개의 부분집합은 테스트 데이터셋을 할당한다. 교차 검증을 총 K번만큼 반복한다.Holdout 교차 검증
전체 데이터셋을 학습 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 나누고, 분리된 학습 데이터셋에서 다시 검증 데이터셋을 따로 떼어내어 교차 검증하는 방법이다. 교차 검증을 한 번만 진행하기에 계산 시간이 적은 것이 장점이다.Leave-one-out 교차 검증
전체 N개의 샘플 데이터셋을 N-1개의 학습 데이터셋과 1개의 테스트 데이터셋으로 나누어, 총 N번만큼 교차 검증을 반복한다. 계산량이 많다는 단점이 존재한다.Leave-p-out 교차 검증
전체 N개의 샘플 데이터셋을 N-p개의 학습 데이터셋과 p개의 테스트 데이터셋으로 나누어, 총 nCp번만큼 교차 검증을 반복한다. Leave-one-out 교차 검증 기법보다 더 계산량이 많기 때문에 교차 검증 반복 횟수를 늘리고자 할 때 사용한다.
이렇게 다양한 종류로 진행이 된다고 합니다.
안녕하세요. 송종민 과학전문가입니다.
테스트 세트는 최종 모델을 선택할 때까지 사용하지 말아야 한다. 테스트 세트를 사용하지 않고 모델을 평가하려면 또 다른 세트가 필요한데, 이를 검증 세트라 한다. 검증 세트는 훈련 세트 중 일부를 다시 덜어 내어 만든다.
검증 세트가 크지 않다면 데이터를 나눈 방식에 따라 검증 점수가 들쭉날쭉할 것이다. 훈련한 모델의 성능을 안정적으로 평가하기 위해 검증 세트를 한 번 나누어 모델을 평가하는 것에 그치지 않고 여러 번 반복할 수 있다. 이를 교차 검증이라고 한다.
보통 훈련 세트를 5등분 혹은 10등분 한다. 나누어진 한 덩어리를 폴드라고 부르며 한 폴드씩 돌아가면서 검증 세트의 역할을 한다. 따라서 전체적으로 5개 혹은 10개의 모델을 만든다. 최종 검증 점수는 모든 폴드의 검증 점수를 평균하여 계산한다.
교차 검증을 사용해 다양한 하이퍼파라미터를 탐색한다. 머신러닝 라이브러리에서는 클래스와 메서드의 매개변수를 바꾸어 모델을 훈련하고 평가해 보는 작업이다. 이때 테스트하고 싶은 매개변수 리스트를 만들어 이 과정을 자동화하는 그리드 서치를 사용하면 편리하다.
매개변수 값이 수치형이고 특히 연속적인 실숫값이라면 싸이파이의 확률 분포 객체를 전달하여 특정 범위 내에서 지정된 횟수만큼 매개변수 후보 값을 샘플링하여 교차 검증을 시도할 수 있다. 이는 한정된 자원을 최대한 활용하여 효율적으로 하이퍼파라미터 공간을 탐색할 수 있는 아주 좋은 도구이다.