기계 학습의 맥락에서 훈련에 80% 가중치를 할당하고 평가에 20% 가중치를 할당하는 것은 여러 요소를 기반으로 한 전략적 결정입니다. 이 분포는 학습 프로세스 최적화와 모델 성능의 정확한 평가 사이의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다. 이번 답변에서 우리는 이 선택의 이유를 조사하고 그것이 제공하는 교훈적인 가치를 탐구할 것입니다.
훈련 80%와 평가 20% 분할의 근거를 이해하려면 머신러닝의 XNUMX단계를 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 수집, 데이터 준비, 모델 훈련, 모델 평가, 모델 조정, 모델 배포 및 모델 모니터링을 포함하는 이러한 단계는 기계 학습 모델 구축을 위한 포괄적인 프레임워크를 형성합니다.
초기 단계인 데이터 수집에는 모델 학습을 위해 관련 데이터를 수집하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 이 데이터는 데이터 준비 단계에서 전처리 및 준비됩니다. 데이터가 준비되면 모델 훈련 단계가 시작됩니다. 여기서 모델은 훈련 데이터세트에 노출되어 패턴과 관계를 학습합니다. 그런 다음 모델 평가 단계에서 별도의 데이터 세트를 사용하여 모델 성능을 평가합니다.
훈련에 80% 가중치를 할당하고 평가에 20% 가중치를 할당하기로 한 결정은 훈련이 모델이 데이터에서 학습하는 기본 단계라는 사실에서 비롯됩니다. 훈련 중에 모델은 예측 출력과 훈련 데이터 세트의 실제 출력 간의 차이를 최소화하기 위해 내부 매개변수를 조정합니다. 이 프로세스에는 경사하강법과 같은 최적화 알고리즘을 사용하여 모델의 매개변수를 반복적으로 업데이트하는 작업이 포함됩니다.
훈련에 더 높은 가중치를 할당함으로써 데이터로부터 학습하고 복잡한 패턴을 포착하는 모델의 능력에 우선순위를 둡니다. 훈련 단계에서는 모델이 지식을 획득하고 훈련 데이터 세트에서 일반화하여 보이지 않는 데이터에 대한 예측을 수행하는 단계입니다. 모델이 더 많은 훈련 데이터에 노출될수록 더 잘 학습하고 일반화할 수 있습니다. 따라서 평가 프로세스의 상당 부분을 훈련에 할당하면 모델이 효과적인 학습을 위해 훈련 데이터에 충분히 노출되도록 할 수 있습니다.
반면, 평가 단계는 보이지 않는 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 학습 데이터 세트와 별개인 평가 데이터 세트는 실제 시나리오에 대한 프록시 역할을 합니다. 이를 통해 모델이 새로운 인스턴스와 보이지 않는 인스턴스에 대한 학습을 얼마나 잘 일반화할 수 있는지 측정할 수 있습니다. 모델의 성능을 평가하는 것은 특정 문제 영역에 따라 정확도, 정밀성, 재현율 또는 기타 관련 지표를 측정하는 데 필수적입니다.
평가에 부여된 20% 가중치는 모델이 보이지 않는 데이터에 대해 엄격하게 테스트되고 해당 기능에 대한 현실적인 평가를 제공하도록 보장합니다. 이 평가 단계는 모델 예측의 과적합, 과소적합 또는 편향과 같은 잠재적인 문제를 발견하는 데 도움이 됩니다. 또한 하이퍼파라미터와 모델 아키텍처를 미세 조정하여 성능을 향상할 수 있습니다.
이 개념을 설명하기 위해 실제 예를 살펴보겠습니다. 고양이와 개의 이미지를 분류하기 위해 기계 학습 모델을 훈련한다고 가정해 보겠습니다. 훈련 단계에서 모델은 레이블이 지정된 이미지의 대규모 데이터 세트를 분석하여 고양이와 개의 특징을 구별하는 방법을 학습합니다. 모델이 학습할 수 있는 이미지가 많을수록 두 클래스를 더 잘 구별할 수 있습니다.
훈련이 완료되면 이전에 본 적이 없는 이미지가 포함된 별도의 데이터 세트를 사용하여 모델이 평가됩니다. 이 평가 단계에서는 학습을 일반화하고 보이지 않는 새로운 이미지를 정확하게 분류하는 모델의 능력을 테스트합니다. 평가에 20%의 가중치를 할당함으로써 모델의 성능이 보이지 않는 데이터에 대해 철저하게 평가되어 모델의 효율성에 대한 신뢰할 수 있는 척도를 제공하도록 보장합니다.
머신러닝에서 훈련에 80% 가중치를, 평가에 20% 가중치를 배분하는 것은 모델 성능의 정확한 평가를 보장하면서 학습 프로세스를 최적화하기 위한 전략적 선택입니다. 평가 프로세스의 상당 부분을 훈련에 할당함으로써 우리는 데이터로부터 학습하고 복잡한 패턴을 포착하는 모델의 능력에 우선순위를 둡니다. 동시에 평가 단계에서는 보이지 않는 데이터에 대해 모델을 엄격하게 테스트하여 기능에 대한 현실적인 평가를 제공합니다.
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