4차 산업혁명 해외 정책 자료집
모델 트레이닝은 객관적 기능을 극대화하기 위해 파라미터를 조절하는 과정이다. 트레이닝은 기계 학습에서 어려운 단계이다. 수백 만 개의 파라미터가 있는 모델은 다른 알고리즘에 비해 천문학적으로 많은 가능성을 보유하고 있기 때문에 성공적인 트레이닝 알고리즘은 타당한 수준의 전산화와 함께 상당히 좋은 설정값을 찾을 수 있도록 파라미터의 공간을 현명하게 이동할 수 있어야 한다. 모델을 훈련한 후, 실무진은 테스트 집합을 사용하여 모델의 정확도와 효율성을 평가할 수 있다. 기계 학습의 목표는 일반화를 위해 훈련된 모델을 만드는 것으로 트레이닝 집합에서만 정확도를 보이는 것이 아니라 앞서 확인되지 않은 미래의 사례에서도 정확도를 보여야 한다. 이러한 모델 중 다수가 이미지 라벨링과 같은 특화된 분야에서는 인간보다 뛰어난 성능을 보일 수 있는 반면 최상의 모델조차도 예상치 못한 방식으로 실패할 수 있다.
기계학습에서 객관적 기능을 극소화하기 위해 파라미터를 고정하는 과정이 뭐야