모두를 위한 머신러닝 10주차 5차시 - 학습 데이터 수와 테스트 오차의 관계

학습 데이터 수는 머신러닝 학습 알고리즘에 큰 영향을 준다!!!

이런 비슷한 단어 중 선택하기를 하고 있다.

데이터의 개수가 증가함에 따라서 대체적으로 정확도가 증가한다!

데이터가 많은 경우와 데이터가 적은경우의 성능이 다르다!

누가 좋은 알고리즘이기 보다는 데이터가 누가 더 많냐가 승부를 가른다.

이 사실은 언제 맞냐?

오버피팅나면?

충분한 특징 값이 있어야 데이터의 효과를 잘 뽑아낸다.

충분히 많은 피쳐, 히든 레이어 수가 중요!

 

학습알고리즘을 충분히 복잡하게, 피쳐도 충분히 많이 사용할 때!