test와 validation 차이1 [머신러닝&딥러닝] Train / Validation / Test 의 차이 머신러닝에서 '어떤 모델을 학습시킨다'라는 말은 '적절한 파라미터를 찾는다'로 해석할 수 있습니다. 학습 목표는 보통 Cost function을 최소화시키는 것입니다. 이번 챕터에서 나오는 신경망 학습의 '학습' 또한 훈련 데이터로부터 적절한 파라미터(;가중치)의 최적 값을 자동으로 찾는 것을 의미합니다. 학습 목표 또한 머신러닝과 동일합니다. 그렇다면 훈련 데이터가 무엇인지, 어떻게 나눠지는지 먼저 알아보겠습니다 1. Train / Validation / Test data 1-1. Train data & Test data 데이터 분석을 한다는 것은 보통 아래와 같은 데이터가 주어지면 모델링을 통해 특정 규칙을 찾아 아래의 unseen data의 output을 예측하는 것이 목표입니다. 그렇다면 예측력이.. 2021. 2. 1. 이전 1 다음
