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인공지능3

모델링과 통계에서의 '자유도(Degree of freedom)' 완벽 이해하기 모델이 복잡하면 항상 좋은 걸까요? 자유도가 높을수록 과연 더 좋은 결과를 가져올까요?안녕하세요, 여러분! 오늘은 제가 요즘 데이터 분석 공부를 하면서 가장 흥미롭게 느낀 주제 중 하나인 '자유도(Degree of Freedom)'에 대해 이야기해 보려 해요. 며칠 전 통계 수업에서 자유도 개념을 처음 접했을 때, 이게 단순히 수학적 개념이 아니라 모델링, 머신러닝, 심지어 일상적인 데이터 해석에도 깊게 연결되어 있다는 걸 깨달았어요. 그래서 여러분과 함께 이 이야기를 나누고 싶어졌답니다.목차자유도란 무엇인가? 모델링에서의 자유도: 파라미터와의 관계 자유도가 높을 때 생기는 과적합 문제 자유도를 조절하는 방법: 정규화 기법 실제 사례로 보는 자유도 자유도를 이해하면 무엇이 달라질까?자유도란 무엇인가?자유.. 2025. 3. 28.

딥러닝 과적합 완전정복: 원인부터 해결법까지 머신러닝과 딥러닝 모델을 학습시키다 보면 훈련 데이터에서는 정확도가 높지만, 실제 데이터에서는 성능이 떨어지는 경우가 있습니다. 이러한 현상을 과적합(Overfitting)이라고 합니다. 과적합은 초보자뿐 아니라 전문가들도 자주 마주치는 문제로, 모델이 너무 잘 학습한 나머지 일반화에 실패하는 것을 의미합니다. 이번 글에서는 과적합의 개념부터 발생 원인, 과소적합과의 차이, 그리고 효과적인 해결 방법까지 쉽게 설명해보겠습니다. 📚 목차 1. 과적합이란 무엇인가? 2. 과적합이 발생하는 이유 3. 과소적합과의 차이 4. 과적합의 징후와 판단 기준 5. 과적합 방지 방법 6. 마무리 요약 1. 과적합이란 무엇인가?과적합(Overfitting)은 머신.. 2025. 3. 26.

딥러닝이 복잡한 문제를 해결하는 이유 여러분, 왜 딥러닝이 이렇게 복잡한 문제를 잘 푸는지 궁금하지 않으셨나요? 오늘 그 비밀을 알려드릴게요.안녕하세요, 여러분! 최근에 머신러닝과 딥러닝 수업을 들으면서 "왜 딥러닝이 문제를 더 잘 푸는가?"라는 질문을 자주 받곤 했어요. 저도 처음에는 복잡하게만 느껴졌는데요, 공부를 하다 보니 그 구조와 원리를 이해하면 꽤 흥미롭더라고요. 그래서 오늘은 딥러닝의 '비선형 합성 함수' 구조가 어떻게 복잡한 문제를 해결하는지, 또 'Old learning' 알고리즘과의 차이는 무엇인지에 대해 이야기해보려고 합니다. 같이 한번 깊이 파고들어볼까요?목차합성 함수와 비선형성의 비밀 딥러닝과 얕은 신경망의 차이 Old learning 알고리즘 vs 딥러닝 파라미터가 많은 모델이 왜 유리한가? 과적합 문제와 데이터 양.. 2025. 3. 23.

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