머신러닝2 Bias - Variance Trade-off(편향-분산 트레이드 오프) 이해 그리고 머신러닝 학습 정도 이해 :: Data 쿡북 | 들어가며오늘은 Bias(편향), Variance(분산)의 Trade-off를 알아보고 이를 바탕으로 머신러닝은 얼마나 학습을 시켜야 할지 생각해 볼까 한다. 머신런닝을 공부하다보면 Bias(편향)와 Variance(분산)를 꼭 마주하게 된다. 그렇다면 Bias와 Variance란 무엇일까? 우리가 무언가를 학습시킨 뒤 예측할때 그로 인한 오차가 발생하기 마련인데 이때 발생하는 세 가지 두 가지 오차가 바로 Bias와 Variance 이다.쉽게 말해 그냥 오차의 유형이다. Bias에러 Variance에러... 그리고 이 둘은 trade-off 관계가 있어서 시소처럼 한쪽이 올라가면 한쪽이 내려가는 관계다.이를 증명하는 수식은 아래에서 보기로 하고 그에 앞서 아래 그림을 먼저 보자 그림은 Bias(편향).. 2017. 8. 21. Tensorflow KR 두번째 모임 (2017.1.14) 2017-01-15 날씨 맑음 지난주 토요일 Tensorflow Korea 2차 모임이 있었다. 필자는 아쉽게도 참석을 못했는데 Tensorflow를 사용하는 사람들이라면 한번은 꼭 가봐야 하는 세미나가 아닐까 한다. 가장 현업에 있는 분들이 생생한 얘기를 전달해 주고 네트워킹도 할 수 있기 때문이다. 1차도 동영상으로만 봤는데.... 2차도 이렇게 동영상으로만 봐야 하다니 포스팅을 하면서도 참 아쉬운 마음이 많이 든다. ▶ Youtube URL : https://www.youtube.com/playlist?list=PLlMkM4tgfjnLHjEoaRKLdbpSIDJhiLtZE ▶ Tensorflow KR Facebook site : https://www.facebook.com/groups/TensorF.. 2017. 1. 15. 이전 1 다음
