모델 검증은 학습 데이터 세트와 별도의 데이터 세트에서 머신 러닝(ML) 모델의 성능을 평가하는 프로세스입니다. 이는 ML 모델 개발 과정에서 중요한 단계로, 모델이 새롭고 알려지지 않은 데이터에 일반화되고 학습 데이터에 과도하게 적합하지 않도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

컴퓨터 비전 모델을 검증하는 방법은?

모델 검증은 홀드아웃 검증, 교차 검증, 부트스트래핑 등 다양한 방법으로 수행할 수 있습니다. 홀드아웃 검증은 데이터를 훈련 세트와 검증 세트로 나눕니다. 훈련 세트는 모델을 훈련하는 데 사용되고, 검증 세트는 모델을 평가하는 데 사용됩니다. 교차 검증 프로세스에는 데이터를 여러 그룹으로 나누고 각 그룹에서 모델을 훈련하고 평가하는 작업이 포함됩니다. 부트스트래핑은 대체적으로 데이터를 샘플링하여 많은 수의 데이터 세트를 생성하고, 각 데이터 세트에 대한 모델을 학습하고, 결과를 평가하는 과정이 필요합니다.

모델 검증은 모델 성능이나 일반화에 대한 문제를 발견하기 위해 ML 모델 개발에 있어 중요한 단계입니다. 또한, 다양한 모델의 성능을 평가하거나 어떤 모델이 특정 작업에 더 적합한지 결정하는 데 사용할 수 있습니다.

전반적으로 모델 검증은 머신 러닝의 중요한 부분이며 ML 모델을 만들고 평가하는 데 있어 중요한 단계입니다. 이는 모델이 새롭고 검증되지 않은 데이터에 일반화되는지 확인하기 위한 모델 개발 프로세스의 중요한 단계입니다.

참고문헌

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