잘 학습되었는지 확인하는 검증 데이터셋

이번 수업에서는 머신러닝 모델의 성능을 점검하고 조정하는 데 사용되는 검증 데이터셋(Validation Dataset)에 대해 알아보겠습니다.

검증 데이터셋은 모델을 훈련할 때 과적합(Overfitting)을 방지하고, 최적의 모델을 선택하는 데 사용됩니다.

과적합은 모델이 훈련 데이터에만 너무 맞춰져, 새로운 데이터에 대한 예측이 제대로 이루어지지 않는 현상입니다.

훈련 데이터셋을 사용하여 모델이 패턴을 학습했다면, 검증 데이터셋을 통해 모델이 학습한 내용을 제대로 일반화할 수 있는지 확인해야 합니다.

검증 데이터셋은 모델이 훈련 데이터에만 맞춰진 것이 아니라, 새로운 데이터에도 잘 작동하는지 평가하는 역할을 합니다.

검증 데이터셋은 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋 사이에서 모델의 성능을 점검하고 조정하는 중간 단계 역할을 합니다.

예를 들어, 개와 고양이를 분류하는 AI 모델의 검증 데이터셋은 다음과 같이 구성될 수 있습니다.

• 입력값 : 훈련 데이터셋에 포함되지 않은 개와 고양이 이미지

• 정답(레이블) : 각 이미지가 개인지 고양이인지에 대한 정보

훈련 과정에서 검증 데이터셋을 사용하여 모델의 성능을 확인하고, 과적합이 발생하지 않도록 훈련 과정을 조정합니다.

검증 데이터셋이 효과적으로 구성되기 위해서는 다음과 같은 사항에 유의해야 합니다.

검증 데이터는 훈련 데이터와 겹치지 않는 새로운 데이터여야 합니다.

만약 훈련 데이터와 동일한 데이터로 검증을 수행하면, 모델이 실제로 일반화할 수 있는지를 확인할 수 없습니다.

검증 데이터셋의 크기는 전체 데이터셋의 약 10-15% 정도가 적절합니다.

너무 적으면 모델의 성능을 정확하게 평가하기 어렵고, 너무 많으면 훈련에 사용할 데이터가 부족해질 수 있습니다.

검증 데이터셋은 다양한 입력값을 포함해야 합니다.

예를 들어 개와 고양이 분류 모델을 검증할 때, 훈련 데이터셋에 없는 새로운 종의 개나 고양이 이미지도 포함하는 것이 좋습니다.

이렇게 하면 모델이 진짜 새로운 데이터를 잘 분류할 수 있는지 확인할 수 있습니다.

머신러닝 훈련 과정에서는 검증 데이터셋을 통해 모델을 최적화한 후, 최종적으로 테스트 데이터셋을 사용하여 모델의 일반화 성능을 평가합니다.

다음 수업에서는 테스트 데이터셋에 대해 자세히 알아보겠습니다.