머신 러닝(ML) 분야에서 보간은 알려진 데이터 포인트 사이의 포인트에서 함수 또는 데이터 세트의 값을 추정하는 프로세스입니다. 보간은 종종 데이터 집합에서 누락된 값을 채우거나 데이터의 노이즈나 불규칙성을 제거하는 데 사용됩니다.

머신 러닝 보간에 사용할 수 있는 여러 가지 방법이 있는데, 여기에는 선형 보간, 다항식 보간, 스플라인 보간이 포함됩니다. 보간 방법의 선택은 데이터의 특성과 분석 목표에 따라 달라집니다.

선형 보간의 간단한 과정은 두 개의 알려진 데이터 지점 사이에 직선을 맞추고 그 선을 사용하여 중간 위치에서 함수 값을 계산하는 것입니다. 이 방법은 빠르고 간단하게 사용할 수 있지만, 더 복잡한 패턴을 가진 데이터에는 적합하지 않을 수 있습니다.

다항식 보간 중에 데이터 포인트에 다항식 함수를 맞추는 것은 복잡한 패턴을 가진 데이터의 경우 더 유연하고 적합할 수 있습니다. 데이터가 부드럽고 연속적인 추세를 보일 때, 스플라인 보간은 데이터 포인트에 부드러운 곡선을 맞추는 작업을 포함합니다.

머신 러닝에서 보간은 데이터 세트에서 누락된 값을 채우는 데 사용될 수 있으며, 이는 불완전하거나 노이즈가 있는 데이터를 처리할 때 매우 유용합니다. 또한, 데이터의 불규칙성을 제거하는 데 사용할 수 있어 머신 러닝 모델의 정확성과 견고성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

컴퓨터 비전에서 보간의 역할

머신 러닝에서 보간은 데이터 세트에서 누락된 값을 채우는 데 사용될 수 있으며, 이는 불완전하거나 노이즈가 있는 데이터를 처리할 때 매우 유용합니다. 또한, 데이터의 불규칙성을 제거하는 데 사용할 수 있어 머신 러닝 모델의 정확성과 견고성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

참고문헌

【1】https://encord.com/glossary/interpolation-definition/