ㅁ 편향 및 공정성 ㅇ 정의: 데이터가 모집단을 대표하지 못하는 경우 발생하는 편향으로, 샘플링 프레임이 모집단 전체를 충분히 포함하지 못할 때 나타남. ㅇ 특징: – 샘플링 과정에서 특정 그룹이 과소표집되거나 과대표집되는 경우 발생. – 데이터 분석 결과가 왜곡되어 실제 모집단 특성을 반영하지 못함. – 데이터 수집 단계에서의 오류가 주요 원인. ㅇ 적합한 경우: – 특정
ㅁ 편향 및 공정성 ㅇ 정의: 측정 오류는 데이터 수집 과정에서 발생하는 오차로, 데이터의 정확성과 신뢰성을 저하시킬 수 있는 요소이다. ㅇ 특징: 측정 도구의 부정확성, 데이터 입력 과정의 실수, 주관적 판단 등이 주요 원인으로 작용하며, 편향된 결과를 초래할 수 있다. ㅇ 적합한 경우: 데이터 분석에서 정확한 결과를 도출하기 위해 측정 오류를 최소화하거나 보정할 필요가 있을
ㅁ 편향 및 공정성 ㅇ 정의: – 편향 및 공정성은 데이터 또는 알고리즘이 특정 그룹에 대해 불공정하거나 왜곡된 결과를 초래하는 문제를 다루는 개념이다. ㅇ 특징: – 데이터 수집 및 처리 과정에서 발생할 수 있는 다양한 편향 유형을 포함한다. – 공정성은 다양한 이해관계자의 관점에서 정의될 수 있다. ㅇ 적합한 경우: – 알고리즘의 공정성을 평가하거나 민감한 데이터
ㅁ 최적화 하이퍼파라미터 튜닝 ㅇ 정의: – 최적화 하이퍼파라미터 튜닝은 모델 성능을 극대화하기 위해 하이퍼파라미터 값을 조정하는 과정을 의미함. ㅇ 특징: – 모델 학습 과정에서 직접적으로 학습되는 파라미터가 아니라 사전에 설정되는 값들로 구성됨. – 적절한 하이퍼파라미터 설정은 모델의 일반화 성능 향상에 기여함. ㅇ 적합한 경우: – 모델의 성능이 기대에 미치지 못할 때 하이퍼파라미터 조정을 통해
ㅁ 최적화 하이퍼파라미터 튜닝 ㅇ 정의: 하이퍼파라미터 튜닝 과정에서 최적의 하이퍼파라미터 값을 탐색하기 위해 사용하는 기법으로, 주로 Bayesian Optimization에서 활용됨. ㅇ 특징: – 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation) 간의 균형을 조절함. – 목표 함수 값을 최대화하거나 최소화하는 데 사용됨. – 일반적으로 확률적 모델과 함께 작동함. ㅇ 적합한 경우: – 목표 함수의 계산 비용이 높을 때. – 데이터가 제한적이거나
ㅁ RLOps 알고리즘/최적화 ㅇ 정의: 강화학습에서 안정적인 학습을 위해 사용하는 기법으로, 행동 가치 함수를 업데이트할 때 사용하는 네트워크(Target Network)와 학습 네트워크(Online Network)를 분리하여 학습의 수렴성을 높이는 방법. ㅇ 특징: – Target Network는 일정 주기마다 Online Network의 가중치를 복사하여 업데이트됨. – 학습의 안정성을 보장하며, Q-value의 급격한 변화로 인한 학습 불안정을 방지. – DQN(Deep Q-Network)에서 처음 도입되어
ㅁ RLOps 알고리즘/최적화 ㅇ 정의: 강화학습 환경에서 에이전트가 경험한 데이터를 저장하고 재사용하여 학습 효율을 높이는 기법. ㅇ 특징: – 샘플 효율성을 개선하여 학습 속도를 향상시킴. – 과거 경험을 재사용하여 데이터의 다양성을 확보. – 데이터 분포의 균형을 유지하여 편향 문제를 완화. ㅇ 적합한 경우: – 환경 상호작용이 제한적이거나 비용이 높은 경우. – 학습 데이터가 희소하거나 불균형한
ㅁ RLOps 알고리즘/최적화 ㅇ 정의: 강화학습의 운영 및 최적화를 위한 알고리즘과 기법들을 통칭하며, 학습 안정성과 성능 향상을 목표로 한다. ㅇ 특징: 주로 대규모 데이터와 복잡한 환경에서의 학습을 위해 설계되며, 학습 수렴 속도와 효율성을 높이기 위한 다양한 기법을 포함한다. ㅇ 적합한 경우: 강화학습 모델의 성능이 불안정하거나, 학습 과정에서 과도한 변동성이 발생할 때. ㅇ 시험 함정: 알고리즘별로
ㅁ RLOps 알고리즘/최적화 ㅇ 정의: RLOps 알고리즘/최적화는 강화학습에서 효율적인 학습과 최적화를 지원하기 위해 설계된 알고리즘 및 프로세스를 의미하며, 학습 안정성과 성능 향상을 목표로 한다. ㅇ 특징: – 강화학습의 불안정성을 줄이고 효율적인 학습을 가능하게 함. – 다양한 문제에 대한 일반화된 솔루션을 제공. – 데이터 수집, 모델 학습, 정책 평가 및 업데이트 과정을 포함. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ NAS 메타러닝 주요 기법 ㅇ 정의: NAS 메타러닝 주요 기법은 신경망 아키텍처 검색(NAS)을 효율적으로 수행하기 위해 메타러닝을 활용하는 접근법을 의미한다. 이는 기존 NAS 방법론의 과도한 계산 비용 문제를 해결하고, 학습된 메타 정보로 검색 과정을 가속화한다. ㅇ 특징: – 기존 NAS보다 효율적이며 적은 계산 자원으로 최적의 아키텍처를 탐색 가능. – 메타러닝을 통해 학습된 패턴을 활용하여