베이지안 최적화: 과적합 방지의 열쇠

베이지안 최적화: 과적합 방지의 열쇠 머신러닝 모델은 엄청난 데이터 세트로부터 패턴을 추출하여 예측을 합니다. 그러나 종종 너무 복잡하게 학습하여 새로운 데이터에 대해 나쁘게 일반화되는 과적합으로 이어질 수 있습니다. 베이지안 최적화는 이러한 문제를 해결하는 핵심적인 방법입니다. 전통적인 최적화 알고리즘과는 달리, 베이지안 최적화는 모델의 가능성 분포를 명시적으로 고려합니다. 모델링 가정의 불확실성을 반영하는 선험 분포를 지정합니다. 이후 데이터를 … Read more