데이터 세트를 교육 및 테스트 세트로 분할하기 전에 섞는 목적은 무엇입니까?
월요일 07 8월 2023
by EITCA 아카데미
훈련 세트와 테스트 세트로 나누기 전에 데이터 세트를 셔플하는 것은 기계 학습 분야에서 특히 자신의 K 최근접 이웃 알고리즘을 적용할 때 중요한 목적을 수행합니다. 이 프로세스는 데이터가 무작위화되도록 보장하며, 이는 편향되지 않고 신뢰할 수 있는 모델 성능 평가를 달성하는 데 필수적입니다. 셔플을 하는 가장 큰 이유는
기계 학습 모델의 성능을 측정할 때 평가 데이터의 역할은 무엇입니까?
수요일 02 8월 2023
by EITCA 아카데미
평가 데이터는 기계 학습 모델의 성능을 측정하는 데 중요한 역할을 합니다. 모델이 얼마나 잘 수행되고 있는지에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 주어진 문제를 해결하는 데 있어 모델의 효율성을 평가하는 데 도움이 됩니다. Google Cloud Machine Learning 및 Google Machine Learning용 도구의 맥락에서 평가 데이터는 다음과 같은 역할을 합니다.