AI는 데이터가 늘어나면 성능이 증가하기만 할까?

AI는 데이터가 늘어나면 성능이 증가하기만 할까?

AI 성능 최적화는 단순히 데이터나 모델 크기를 키우는 것만으로 해결되지 않습니다. 훈련 데이터와 실제 환경의 차이로 인한 성능 저하를 방지하려면 편향(bias)과 편차(variance)를 균형 있게 조정해야 합니다. 대용량 데이터는 편차를 줄이지만, 과대적합을 유발할 수 있으며, 모델의 크기를 키우면 편향이 줄어들지만 과대적합 위험이 높아집니다. 이를 해결하기 위해 정규화 기법과 함께 텐서보드를 활용한 훈련 과정 모니터링이 중요합니다. 텐서보드는 훈련 손실률과 정확도를 시각화하여 모델 성능을 쉽게 비교하고 최적화하는 데 도움을 줍니다.
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Jun 30, 2020
기술이야기

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