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Glossary

0-9
1-shot learning2-stage detector3D convolution4D data5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization9-layer network0-shot learning
A
AlgorithmAutoencoderArtificial Intelligence (AI)AttentionAGI / Artificial General Intelligence
B
Batch NormalizationBoostingBackpropagationBiasBERT
C
Classifier / ClassificationChatbotCross-ValidationClusteringCNN / Convolutional Neural Network
D
Deterministic ModelData AugmentationDeep LearningDiscriminative ModelDeepfake
E
Explainable AI (XAI)Ensemble LearningEncoderEmbeddingEpoch
F
Foundation ModelFine-tuningForward PropagationFeature ExtractionFusion / Multimodal Fusion
G
Gradient DescentGraph Neural Network (GNN)Generative AIGAN / Generative Adversarial NetworkGrounding
H
Hierarchical ModelHidden LayerHyperparameterHallucinationHeuristic
I
Imbalanced DataInstance / SampleIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityInstruction tuning
J
JuxtapositionJoint EmbeddingJitteringJAXJSONL / JSON-lines
K
Knowledge DistillationKernel TrickK-means ClusteringK-Shot LearningKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)
L
Large Language Model (LLM)Loss FunctionLatent VariableLearning RateLSTM / Long Short-Term Memory
M
Machine Learning (ML)Multimodal / MultimodalityMulti-head AttentionMeta-learningModel
N
Novelty Detection / Anomaly DetectionNeural NetworkNormalizationNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language Understanding
O
Objective FunctionOverfittingOnline LearningOptimizerOne-hot Encoding
P
ParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPromptPretrainingPooling
Q
QuantizationQueryQueue / BufferQuality EstimationQ-learning
R
Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRepresentation LearningRNN / Recurrent Neural Network
S
Supervised LearningSamplingSequence ModelingSelf-Supervised LearningSoftmax
T
Transfer LearningTokenizerTuning / Hyperparameter TuningTransformerTraining Data
U
Uncertainty EstimationUnsupervised LearningUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Validation SetVector EmbeddingVariational Autoencoder (VAE)Vanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Whitening / Whitening TransformationWeak SupervisionWord EmbeddingWorkflowWeight Decay
X
X-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNetXOR problem
Y
Yield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVY-axis / feature axisYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZygosity in augmentationZ-score Normalization

검증 세트란 무엇인가

검증 세트는 머신러닝과 딥러닝에서 중요한 개념입니다. 데이터셋은 훈련 세트, 검증 세트 및 테스트 세트로 분할되며, 모델의 하이퍼파라미터를 조정하고 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 검증 세트를 활용함으로써 연구자들은 훈련 과정에서 모델의 성능을 모니터링할 수 있어 과적합을 방지하고, 모델이 보지 못한 데이터에서도 효과적으로 작동하도록 보장합니다.


검증 세트의 사용은 모델의 정확성과 일반화 능력을 높이는 데 중요합니다. 이것은 훈련 과정에서 여러 번의 실험과 조정을 수행할 수 있는 메커니즘을 제공합니다. 검증 세트가 없다면 개발자는 모델의 약점을 효과적으로 식별할 수 없게 되어 비효율적인 모델 설계 및 잘못된 결정을 초래할 수 있습니다.


전형적인 머신러닝 프로세스에서 데이터셋은 먼저 훈련 세트, 검증 세트 및 테스트 세트로 나뉩니다. 훈련 세트는 모델 훈련에 사용되고, 검증 세트는 모델 조정에 사용되며, 테스트 세트는 최종 성능 평가에 사용됩니다. 일반적으로 검증 세트의 크기는 데이터셋의 10%-20%입니다. 훈련 과정에서 개발자는 검증 세트의 결과를 사용하여 모델의 매개변수를 조정해야 하는지 판단합니다.


검증 세트는 이미지 인식, 자연어 처리 및 추천 시스템과 같은 다양한 분야에서 광범위하게 사용됩니다. 예를 들어, 합성곱 신경망을 사용하여 이미지 분류를 수행할 때, 개발자는 검증 세트를 통해 최적의 학습률과 네트워크 구조를 선택할 수 있습니다. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 일반적인 머신러닝 라이브러리는 검증 세트의 정의 및 사용을 지원합니다.


머신러닝 기술이 계속 발전함에 따라 검증 세트의 설계 및 사용도 진화하고 있습니다. 앞으로는 베이지안 최적화를 통한 하이퍼파라미터 검색과 같은 보다 자동화된 검증 방법이 나타날 수 있어 모델의 효율성과 정확성을 더욱 높일 수 있습니다.


검증 세트의 주요 장점은 모델 성능을 효과적으로 모니터링하고 과적합 위험을 줄일 수 있다는 것입니다. 그러나 단점은 검증 세트를 잘못 선택하면 모델 조정이 부정확해져 잘못된 평가를 초래할 수 있다는 것입니다.


검증 세트를 생성할 때는 그 대표성을 보장해야 하며, 실제 응용 프로그램에서 모델의 성능을 정확하게 반영할 수 있어야 합니다. 또한 검증 세트에서 과도한 하이퍼파라미터 조정을 피하여 편향이 발생하지 않도록 해야 합니다.