머신러닝에서 과소적합은 모델이 너무 단순하여 데이터의 근본적인 추세를 포착하지 못할 때 발생합니다. 이로 인해 학습 데이터와 보이지 않는 데이터 모두에서 높은 오류율이 발생합니다. 일반적으로 모델이 데이터를 적절하게 표현하기에 충분히 복잡하지 않을 때 과소적합이 발생하며, 이는 훈련 시간이 부족하거나 알고리즘이 지나치게 단순하거나 너무 적은 피처를 사용하는 경우 발생할 수 있습니다.
과소적합은 모델의 편향이 높고 분산이 낮은 시나리오를 나타냅니다. 이는 기본적으로 모델이 데이터에 대해 강한 가정을 하고 있어 입력 특징과 출력 변수 간의 관계를 제대로 추정하지 못한다는 의미입니다. 과소적합의 전형적인 증상은 데이터를 더 많이 추가해도 정확도가 높아지는 경우로, 이는 모델이 패턴을 효과적으로 학습하지 못하고 있음을 나타냅니다.
적합도 부족은 다양한 영역에서 AI 애플리케이션의 성능을 저해하므로 반드시 해결해야 합니다. 포괄적인 패턴 인식에 의존하는 객체 감지 및 이미지 분류와 같은 애플리케이션에서는 모델이 데이터의 복잡성을 적절하게 표현하는지 확인하는 것이 필수적입니다.
몇 가지 요인이 부적합의 원인이 됩니다:
부적합에 대처하기 위한 전략은 다음과 같습니다:
머신 러닝 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 찾기 위한 포괄적인 하이퍼파라미터 튜닝 방법을 살펴보세요.
자율주행차 영역에서는 차량의 시스템이 복잡한 도로 패턴이나 교통 표지판을 정확하게 인식하지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다. 이 문제는 데이터 세트에 다양한 주행 시나리오가 풍부하지 않을 때 특히 많이 발생합니다. 다양한 실제 환경을 포함하도록 데이터 수집 프로세스를 개선하는 것이 중요합니다.
의료 분야의 AI 애플리케이션의 경우, 모델이 환자 데이터를 지나치게 단순화하여 진단을 놓칠 수 있습니다. 보다 정교한 모델을 통합하고 더 광범위한 환자 정보를 통합하면 진단 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
과소적합은 모델이 데이터를 충분히 학습하지 못했음을 의미하지만, 과적합은 모델이 너무 많이 학습하여 신호가 아닌 잡음을 포착한다는 것을 의미합니다. 과적합은 새로운 데이터에 대한 일반화가 제대로 이루어지지 않는 결과를 초래합니다. 이러한 극단의 균형을 맞추는 것이 머신 러닝의 편향성-편차 트레이드 오프의 핵심 과제입니다.
AI 모델을 최적화하려면 과소적합 문제를 해결하는 것이 중요합니다. 모델 복잡도를 미세 조정하고, 기능 선택을 개선하고, 적절한 데이터 증강 기술을 적용하면 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 활용하면 모델을 개선하고 배포하는 프로세스를 간소화하여 업계 요구 사항을 효과적으로 충족할 수 있습니다.
