무엇입니까? 데이터 증대?

훈련 세트 외부에서 볼 수 없는 새로운 데이터에 대해 모델이 얼마나 잘 수행되는지입니다.

벤치마크 테스트 예시나 유사 변형이 학습 데이터에 있으면 보고된 성능이 부풀려집니다.

학습, 검증 또는 테스트에 사용되는 구조화된 또는 구조화되지 않은 예제 모음입니다.

확장 가능한 저장 및 처리 기술이 필요한 매우 크고 복잡한 데이터 세트입니다.

모델이 사전 지식을 잊지 않고 새로운 데이터로부터 계속 학습할 수 있도록 하는 훈련 접근 방식입니다.

사전 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하기 위해 도메인별 데이터에 대한 지속적인 훈련입니다.