※ 본 게시물에 사용된 내용의 출처는 대다수 에서 사용된 자료이며, 개인적인 의견과 해석이 추가된 부분도 존재합니다. 그림의 경우 교재를 따라 그리거나, 제 임의대로 추가 수정한 부분도 존재합니다. 저 역시도 공부하고자 포스팅한 게시물이니, 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. - Overfitting - Dropout 과적합, 드롭아웃 - Overfitting(과적합) : 머신러닝 모델이 학습 데이터에만 치중되어, 정작 테스트 데이터에서는 성능이 하락하는 경우 - Underfitting(과소적합) : 학습데이터도 제대로 학습하지 못한 경우 - Generalization(일반화) : 학습데이터와 학습되지 않은 실제 데이터 상에서 동시에 높은 성능을 내는 상태 실제 머신러닝에서의 가장 큰 관건은..
