bias1 분산과 편향? 데이터를 토대로 정답을 하나 맞추기 위해서 컴퓨터가 여러 번의 예측값을 내놓는데 이러한 동태를 묘사하는 표현이 편향과 분산이다. 머신러닝에서 편향과 분산은 모델의 loss나 error를 의미하기에 정리를 하고 넘어가려 한다. 편향 편향(bias)의 사전적의미로는 한쪽으로의 치우침이다. 인공지능을 다루는 분야에서 무슨 편향이 있냐 생각이 들 수 있지만 인공지능을 위해 제공하는 데이터의 주체가 인간이기에 어쩔 수 없이 인공지능에서도 편향이 나타나게 된다. 분산 어떤 대상의 흩어진 정도나 상태를 의미한다. 편차들의 제곱한 값의 평균이다. 위의 사진에서 빨간 중간 과녁은 사람이 컴퓨터에게 정해놓은 정답(target)이며 파란 점들은 컴퓨터가 예측한 값(추정값)이다. 여기서 편향(bias)는 target과 추정 .. 2022. 2. 24. 이전 1 다음
