Core Set Discovery

코어셋 발견은 머신 러닝에서 전체 데이터셋을 사용할 때와 동일한 성능을 달성할 수 있는 가장 작은 훈련 데이터셋을 식별하는 과정을 의미합니다. 이 방법의 목적은 모델 성능을 유지하면서 훈련 데이터의 양을 줄여 알고리즘 효율성을 개선하는 것입니다. 이 기법은 대규모 데이터 처리, 자원 최적화, 그리고 모델 훈련 가속화에 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다.