728x90 반응형 정규화1 [카카오테크 부트 캠프] 모의 면접 리뷰 딥러닝 / 머신 러닝 핵심 개념 정리 : 과적합 방지, 복잡도, 정규화이번 포스팅에서는 면접에서 자주 다루어지는 과적합(Overfitting) 방지 수단, 시간 및 공간 복잡도의 중요성, 그리고 정규화(Normalization)의 필요성에 대해 핵심만 짚어보겠습니다. 1. 과적합(Overfitting) 방지 수단과적합은 모델이 합습 데이터에 너무 특화되어 새로운 데이터(테스트 데이터)에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 이를 방지하는 대표적인 수단은 다음과 같습니다. 수단설명면접 시 논의 내용 반영데이터 증강(Data Augmentation)기존 학습 데이터를 변형(회전, 확대, 자르기 등)하여 학습 데이터 세트의 크기를 실질적으로 늘려 모델이 다양한 패턴을 학습하게 합니다. 학습 데이터는.. 2025. 10. 27. 이전 1 다음 728x90 반응형
