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9-10. 프로세스와 데몬
2023.04.28 16:00 -
9-9. IP와 Mac address
2023.04.28 15:58 -
9-8. 네트워크 필수 명령어와 설정 파일
2023.04.28 15:56 -
9-7. 네트워크 필수 개념-랜카드 장치
2023.04.28 15:50 -
9-6. 네트워크 필수 개념-네마스크와 브로드캐스트
2023.04.28 15:49 -
Overfitting (과적합)
■ 과적합이란? 분석 데이터에만 존재하는 특징을 학습하여 데이터의 작은 변화에도 과장된 결과를 초래하여 예측력이 떨어지는 현상 학습 데이터에는 오차가 감소하지만 실제 데이터에 대해서는 오차가 증가 ■ 과적합의 문제점 모델 적합 시 높은 설명력을 가지나, 과적합으로 인하여 실제 운영 시 예측력이 낮아지게 된다. 즉, 왜곡된 결과가 나오게 되고, 해석 상 잘못된 인자가 도출된다. ■ 발생원인 변수가 너무 많이 존재하여 모델이 복잡할 때 분석 데이터(표본 데이터)가 모집단의 특성을 설명하지 못할 때 ■ 방지법 가능한 많은 데이터(다양한 데이터)로 모델링하여 Unseen data(미지의 데이터)의 범위를 좁힘 ■ 과적합 방지를 위한 추가적인 분석 기술
2023.04.27 17:50 -
기계학습 프로세스
■ 기계학습 처리 절차 컴퓨터에 입력된 데이터를 바탕으로 특정 목적(분류 또는 예측 등)을 위한 학습을 하여 새롭게 주어진 데이터를 목적에 맞게 분석할 수 있게 하는 프로세스 학습은 훈련과 평가의 반복으로 이루어져 있고, 이를 위하여 입력 데이터도 훈련 데이터와 평가 데이터로 나누어 적용 함 훈련 데이터에 존재하는 복잡한 패턴을 인지하여 모델을 생성하고 평가 데이터를 적용하여 모델을 수정하는 평가 과정을 반복 학습 시키는 프로세스 훈련 데이터: 예측 모델을 생성하기 위해 사용되는 데이터 평가 데이터: 과거 데이터로부터 생성된 예측 모델의 정확성을 평가하는데 사용되는 데이터. 즉, 모델을 검증할 때 사용되는 데이터 ■ 예측 경험(학습)을 바탕으로 모델을 생성하고 새로운 데이터에 대한 결과 값을 예상하는 것..
2023.04.27 17:29 -
9-5. 네트워크 필수 개념-게이트웨이(Gateway)
2023.04.27 12:55
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