과적합 (Overfitting) vs 일반화 (Generalization)
AI 모델이 얼마나 '똑똑하게' 학습했는지 판단하는 가장 중요한 기준이에요.둘의 차이를 알면 왜 학습이 까다로운지 바로 이해돼요. 과적합 vs 일반화피해야 할 상태과적합 (Overfitting)비유 문제집 답안지를 통째로 외워버린 학생상황 원리를 이해하는 대신, 문제집의 숫자와 정답 순서까지 전부 암기한 상태결과 학습 데이터 → 100점 / 새로운 데이터 → 0점노이즈(잡음)나 우연히 맞은 케이스까지 전부 규칙이라고 믿어버린 상태예요. 목표 상태일반화 (Generalization)비유 어떤 문제든 응용해서 풀 수 있는 학생상황 문제의 핵심 원리를 파악해서, 처음 보는 문제도 풀 수 있는 능력을 키운 상태결과 학습 데이터 → 적절히 높은 점수 / 새로운 데이터 → 안정적으로 높은 ..
2026.05.13