오버피팅

오버피팅(Overfitting)은 머신러닝에서 모델이 학습 데이터에 너무 과도하게 적합되어, 실제 데이터에 대한 예측력이 떨어지는 현상입니다. 모델이 학습 데이터에 너무 맞춰져 있어서, 새로운 데이터에 대한 예측력이 떨어지는 것을 말합니다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해서는 적절한 하이퍼 파라미터를 찾아내는 것이 중요합니다. 하이퍼 파라미터는 모델의 성능을 제어하는 파라미터입니다. 그러나 이 값들이 왜 최적의 값인지는 아무도 모릅니다. 이러한 하이퍼 파라미터를 조정하는 것은 복잡하고 풀기 어렵습니다.

 

딥러닝 모델에서는 고차원 데이터의 경우, 과적합(Overfitting)에 의한 문제가 발생할 가능성이 많기 때문에 특질의 차원을 줄이는 여러 가지 방법론을 사용해야 합니다. 답을 찾아가는 사람이 있을 뿐입니다.