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일반화 및 샘플링

이번에는 다소 이상한 질문을 살펴보겠습니다. 정확도가 가장 높은 머신러닝 모델이 적합하지 않은 때는 언제일까요? 직전의 최적화 모듈에서 암시했듯 학습 데이터 세트에 대한 모델의 손실 함수가 0이라고 해서 실제로도 함수가 새로운 데이터에서 제대로 작동하는 것은 아닙니다. 학습자는 반복 가능한 학습, 평가, 테스트 데이터 세트를 생성하고 성능 벤치마크를 설정하는 방법을 배웁니다.

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