ㅁ 연합학습 ㅇ 정의: 연합학습은 여러 참여자들이 로컬 데이터를 공유하지 않고 모델을 공동으로 학습하는 방법으로, 데이터 프라이버시를 유지하면서 협력적 학습을 가능하게 한다. ㅇ 특징: – 데이터가 중앙 서버로 이동하지 않음. – 각 참여자는 로컬 데이터로 모델 업데이트를 수행하고 이를 서버로 전송. – 서버는 모든 업데이트를 집계하여 글로벌 모델을 생성. ㅇ 적합한 경우: – 민감한 데이터를
ㅁ 프롬프트 엔지니어링 ㅇ 정의: 주어진 목표를 달성하기 위해 인공지능 모델에 입력으로 제공되는 텍스트를 최적화하는 과정. ㅇ 특징: – 모델의 성능을 향상시키기 위한 간단한 방법. – 추가적인 학습 없이 입력 데이터만 조작하여 결과를 개선. – 주로 자연어 처리(NLP) 모델에서 활용. ㅇ 적합한 경우: – 사전 학습된 모델을 수정하지 않고 특정 작업에 적합하게 만들고자 할 때.
ㅁ 최적화 기법 ㅇ 정의: 모델의 과적합을 방지하기 위해 가중치 값에 페널티를 부여하여 손실 함수에 추가하는 정규화 기법. ㅇ 특징: – 손실 함수에 가중치의 제곱합을 추가로 포함시킴. – 과적합 방지와 일반화 성능 향상에 효과적. – 학습률과 함께 조정해야 최적의 성능을 발휘. ㅇ 적합한 경우: – 데이터가 적거나 복잡한 모델을 사용할 때. – 과적합이 발생할 가능성이
ㅁ 최적화 기법 ㅇ 정의: 최적화 기법은 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 손실 함수를 최소화하는 알고리즘을 설계하고 적용하는 방법론이다. ㅇ 특징: – 학습 속도와 정확도에 직접적인 영향을 미침. – 다양한 기법이 존재하며, 데이터 특성과 모델 구조에 따라 적합한 기법을 선택해야 함. – 과적합 방지와 일반화 성능 향상을 위해 정규화 기법과 함께 사용되기도 함. ㅇ 적합한
ㅁ 최적화 기법 ㅇ 정의: 최적화 기법은 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 손실 함수를 최소화하는 알고리즘을 의미한다. ㅇ 특징: – 학습 속도를 높이고 과적합을 방지하는 데 사용됨. – 다양한 기법이 존재하며, 데이터와 모델에 따라 적합한 기법을 선택해야 함. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋을 처리하는 경우. – 학습 과정에서 손실 함수가 불안정하거나 진동하는 경우. ㅇ
{“ㅁ 최적화 기법”: “\n\n ㅇ 정의:\n 최적화 기법은 머신러닝 모델의 손실 함수를 최소화하기 위해 사용하는 알고리즘입니다. 모델 학습의 핵심 요소로, 학습 속도와 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.\n\n ㅇ 특징:\n – 학습 속도와 안정성에 영향을 미침.\n – 다양한 데이터셋과 모델 구조에 따라 적합한 기법이 다름.\n – 일반적으로 SGD, Adam, RMSProp 등이 널리 사용됨.\n\n ㅇ 적합한 경우:\n –
ㅁ 불확실성 추정 ㅇ 정의: 모델이 예측한 확률 값이 실제 결과와 얼마나 일치하는지를 측정하는 과정. ㅇ 특징: – 모델의 신뢰도를 평가하기 위한 중요한 지표. – Calibration이 잘 된 모델은 예측 확률이 실제 관측 빈도와 일치. – Calibration Error(ECE, MCE 등)로 평가 가능. ㅇ 적합한 경우: – 의료 진단, 자율 주행 등 높은 신뢰도가 요구되는 애플리케이션.
ㅁ 불확실성 추정 ㅇ 정의: 모델이 예측한 결과의 신뢰도를 정량적으로 평가하는 방법. ㅇ 특징: – 데이터의 불균형이나 노이즈가 많을 때 유용. – 모델의 성능을 보완하고, 예측의 신뢰성을 높이는 데 기여. – 주로 베이지안 모델링, 앙상블 학습 등에서 활용됨. ㅇ 적합한 경우: – 의료 진단, 자율 주행 등 높은 신뢰도가 요구되는 분야. – 예측 결과를 기반으로
ㅁ 불확실성 추정 ㅇ 정의: 불확실성 추정은 모델이 예측한 결과의 신뢰도를 평가하는 기법으로, 데이터의 다양성과 모델의 일반화 능력을 분석하는 데 사용됨. ㅇ 특징: 모델의 예측 결과에 대한 신뢰도를 수치화하여 표현하며, 이를 통해 모델의 약점을 파악하고 개선 방향을 설정할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: 의료 진단, 금융 예측 등 높은 신뢰도가 요구되는 분야에서 활용됨. ㅇ 시험
ㅁ 불확실성 추정 ㅇ 정의: 모델의 예측 결과에 대한 신뢰도를 정량적으로 평가하는 과정. ㅇ 특징: – 데이터 샘플의 다양성과 모델의 예측 안정성을 확인할 수 있음. – 의료, 금융 등 높은 신뢰도가 요구되는 분야에서 중요. ㅇ 적합한 경우: – 모델이 새로운 데이터에 대해 예측을 수행할 때 신뢰도를 평가해야 하는 경우. – 데이터 불균형이나 소량의 데이터로 학습된