# 하이퍼파라미터적화 ## 개요 하이퍼파라미터 최적화(Hyperparameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 모델 학습 전에 설정해야 하는 **하이퍼파라미터**(Hyperparameter)의 최적 값을 탐색하는 과정입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 구조나 학습 방식을 결정하는 중요한 설정값으로, 예를 들어 학습률(Le...
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"일반화 능력 향상"에 대한 검색 결과 (총 5개)
# 정규화 ## 개요 정규화(Normalization)는 데이터과학과 머신러닝 분야에서 모델의 성능을 향상시키고 학습 과정을 안정화하기 위해 사용되는 핵심 기법 중 하나입니다. 주로 입력 데이터나 모델 내부의 활성값(activations)을 특정 범위나 분포로 조정함으로써 기울기 소실(gradient vanishing) 또는 기울기 폭주(gradient...
# 컨볼루셔널 네트워크 (CNN) ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convoluted Neural Network, CNN)는 인공지능(AI) 분야에서 이미지 처리 및 시각적 데이터 분석에 특화된 딥러닝 기법입니다. 1980년대 후반부터 발전해온 이 기술은 컴퓨터 비전의 혁신을 주도하며, 객체 탐지, 이미지 분류, 패턴 인식 등 다양한 응용 분야에서 핵심 역...
# 정규화 (Regularization) ## 개요 정규화는 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 과적합(overfitting)되는 것을 방지하기 위해 사용하는 기법입니다. 과적합은 모델이 학습 데이터의 노이즈나 특수한 패턴을 너무 잘 기억해, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 정규화는 모델의 복잡도를 제어하여 이 문제를 해결하고,...
# 드롭아웃 (Dropout) ## 개요 드롭아웃(Dropout)은 인공지능(AI) 분야에서 네트워크 과적합(overfitting)을 방지하기 위한 **정규화 기법**으로, 신경망의 훈련 중 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하는 방법이다. 이 기법은 2014년 제프리 힌턴(Jeffrey Hinton) 등이 발표한 논문에서 처음 소개되었으며, 현재 딥러닝 모델...