DAY 05학습의 출발점·훈련과 일반화
외운 것과 배운 것
훈련 예제에 맞춘 규칙이 새 입력에도 통하는지 구분합니다.
01 / UNDERSTAND
핵심 개념
훈련 데이터는 파라미터를 조정할 때 쓰고, 검증 데이터는 조정한 규칙이 처음 보는 예제에도 통하는지 살펴볼 때 씁니다.
훈련 손실만 낮아지고 새 데이터에서 오류가 크다면 과적합을 의심합니다. 일반화는 데이터의 개별 답을 외우기보다 반복되는 관계를 잡아내는 능력입니다.
훈련 성적과 새 데이터 성적을 함께 봐야 합니다.
02 / WORKED EXAMPLE∑
작은 숫자로 따라가기
01
(1,2), (2,4), (3,6)으로 w≈2를 배웁니다.
02
훈련에 없던 x=4를 넣으면 8을 예측합니다.
03
새 정답도 8이라면 이 규칙은 그 예제에 일반화했습니다.
03 / EXPLORE
직접 실험해 보기
훈련 점수와 새 데이터 점수를 비교하며 과적합의 신호를 찾으세요.
LIVE EXPERIMENT · 06
훈련과 검증을 함께 보기
훈련검증
YOUR NOTES · 3 MIN
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무엇을 조작했나요? 어떤 숫자나 그림이 달라졌나요? 그 이유는 무엇인가요?
04 / CHECK YOURSELF
오늘의 이해 확인
일반화를 확인할 때 가장 도움이 되는 것은?
FURTHER READING
개념 원문
오늘의 작은 숫자 예제는 이 강의를 위해 작성했습니다. 아래 자료에서 실제 연구와 구현 설명을 확인할 수 있습니다.
Linear regression: Gradient descentGoogle Machine Learning Crash Course이 자료는 개념 학습용입니다. 실제 모델의 구조와 학습 설정은 구현마다 다를 수 있습니다.