먼저 오버 피팅과 언더 피팅이 무엇인가에 대한 간단한 설명을 드리자면 인공지능이 학습을 하기 위해 수많은 데이터를 가지고 학습을 시작합니다. 하지만 내가준 표본이 한국의 남성들의 교통수단 이란 내용이라 가정을 하면 서울에 사는 사람들은 지하철을 많이 이용하고 지방에 사는 사람들은 개인 자동차나 버스를 활용하여 이동하는 경우가 많을 것입니다. 그런데 내가 표본을 나누면서 서울에 사는 사람들에 대한 데이터를 많이 집어 넣게 되면 인공지능이 학습하기에 한국의 남자들은 지하철을 많이 타는구나 라는 학습을 하게 될수 있습니다. 이러한 데이터상의 노이즈 까지 답이라 생각하며 학습하는 것을 오버피팅 반대로 학습해야 될 내용을 적게 학습하여 정답을 지나치게 되는 경우를 언더피팅이라 합니다. 아래에서 각각에 대하여 조금..
