Ensemble Learning
앙상블 학습은 여러 학습기의 예측을 결합하여 예측 성능을 향상시키는 머신 러닝 방법입니다. 이 방법의 주요 목표는 여러 모델의 예측을 통합하여 전체 모델의 일반화 능력과 안정성을 강화하고, 단일 모델의 분산과 편향을 줄이는 것입니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 앙상블 학습이 이미지 분류와 객체 검출 등의 작업에 널리 적용되어 알고리즘의 정확성과 견고성을 크게 향상시킵니다.
앙상블 학습은 여러 학습기의 예측을 결합하여 예측 성능을 향상시키는 머신 러닝 방법입니다. 이 방법의 주요 목표는 여러 모델의 예측을 통합하여 전체 모델의 일반화 능력과 안정성을 강화하고, 단일 모델의 분산과 편향을 줄이는 것입니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 앙상블 학습이 이미지 분류와 객체 검출 등의 작업에 널리 적용되어 알고리즘의 정확성과 견고성을 크게 향상시킵니다.