에이아이 관련 용어 중에 오버피팅이 무엇인가요?
안녕하세요
에이아이 관련 용어 중에 오버피팅이라는 말이 있던데요 이 용어어 뜻이 무엇인가요 어느 상황에 사용을 하는 말인가요??
안녕하세요. 박준희 전문가입니다.
오버피팅은 AI관련 용어로 아래와 같습니다.
학습 데이터에 대해 과하게 학습하여 실제 데이터에 대한 오차가 증가하는 현상입니다.
train-set에서는 정확도 매우 높게 나옴, but test-set에서는 낮은 정확도가 특징임
감사합니다.
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
오버피팅은 인공지능과 머신러닝에서 모델이 학습 데이터에 지나치게 잘 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. 즉 모델이 학습 데이터의 패턴뿐만 아니라 노이즈까지 과도하게 학습하여 학습 데이터에서는 높은 정확도를 보이지만 실제로는 새로운 데이터에 적용했을 때 예측 성능이 저하되는 문제를 일으키게 됩니다
안녕하세요. 전기기사 취득 후 현업에서 일하고 있는 4년차 전기 엔지니어 입니다.
오버피팅은 인공지능이나 머신러닝 분야에서 모델이 학습 데이터를 너무 잘 학습해 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. 쉽게 말해 훈련 데이터를 지나치게 잘 기억해 새로운 상황에서 예측을 제대로 못하는 상태죠. 이는 모델이 학습 데이터의 노이즈까지 외워버리는 경우 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 데이터 양을 늘리거나, 모델의 복잡성을 낮추고, 교차 검증 등의 방법이 사용됩니다.
안녕하세요. 전기전자 분야 전문가입니다.
오버피팅은 머신러닝과 인공지능 분야에서 사용되는 용어로, 모델이 학습 데이터에 너무 맞춰져서 새로운 데이터에서 잘 작동하지 않는 현상을 말합니다. 이는 모델이 학습 데이터의 노이즈까지 기억하면서 일반화 능력이 떨어지는 상황을 의미합니다. 예를 들어, 학생이 교과서의 모든 문제를 외워 시험 성적은 높지만 다른 문제에 대처하지 못하는 것과 비슷합니다. 이런 상황을 피하기 위해 데이터 양을 늘리거나 규제를 사용하는 등의 방법을 적용합니다. 좋은 하루 보내시고 저의 답변이 도움이 되셨길 바랍니다 :)
안녕하세요. 서인엽 전문가입니다.
오버피팅은 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적합하여 훈련 데이터의 노이즈나 세부사항까지 학습하게 되는 상황을 말합니다. 이로 인해 모델은 훈련 데이터에서는 높은 정확도를 보이지만, 새로운 데이터나 테스트 데이터에서는 성능이 떨어지게 됩니다. 즉, 모델이 훈련 데이터에 과도하게 최적화되어서 일반화 능력이 부족해지는 것입니다.
오버피팅(Overfitting)은 Ai가 데이터의 적당한 범위와 기준을 초과해서 너무 많은 데이터를 학습하거나 훈련된 경우 발생하는 현상입니다.
안녕하세요. 설효훈 전문가입니다. 인공지능에서 오버피팅은 정보를 학습하는 과정에서 너무 주어진 데이터에만 지속 학습하면서 그 정보에만 잘맞추어진 모델이 되며너 새로운 데이터에서는 성능이 낮아지는 것을 말합니다.