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학습 데이터가 무엇일까?

학습 데이터가 무엇일까?

학습 데이터는 AI 모델이 세상을 이해하고, 다양한 문제를 해결하는 방법을 배우는 교육 자료와 같습니다.

학습 데이터의 중요성

AI 모델은 제공되는 학습 데이터의 질과 양에 크게 의존합니다. 데이터가 충분하고 다양할수록 AI 모델은 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있습니다.

데이터의 유형

  1. 학습 데이터(Training Data): AI 모델이 기초적인 패턴을 학습하고, 주어진 작업을 수행하는 방법을 이해하는 데 사용됩니다.

  2. 검증 데이터(Validation Data): 학습 과정 중 모델의 성능을 평가하고 조정하기 위해 사용됩니다. 이는 모델이 실제 세계의 데이터에 잘 적응하도록 돕는 중간 점검 역할을 합니다.

  3. 테스트 데이터(Test Data): AI 모델의 최종 성능을 평가하는 데 사용되며, 학습이나 검증 과정에서 사용되지 않은 데이터입니다. 이 데이터를 통해 모델이 실제 환경에서 어떻게 작동할지를 검증합니다.

그럼 이러한 데이터들은 어떤 모양으로 다룰까요? 다음 수업에서는 데이터셋에 대해 알아보겠습니다.

실습

오른쪽 실습 화면에서 학습 데이터를 만들어볼 수 있습니다.

앞으로 진행되는 수업을 따라가며 데이터를 만들어보세요.

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