콘텐츠로 건너뛰기
학습
뉴스
도구
채용
미션
검색
⌘K
English
기부
메뉴
여기서 시작하세요
학습 시작
학습
이동 학습
행동
가이드
AI 튜터
프롬프트 라이브러리
퀴즈
인증
용어집
뉴스
이동 뉴스
최신 AI 뉴스
주제 추적기
연구 및 데이터 세트
블로그
편집 원칙
정정 안내
도구
이동 도구
도구 디렉토리
최고의 목록
도구 비교
비용 계산기
프롬프트 구체화
AI 도구 제출
채용
이동 채용
AI 채용 검색
채용 공고 게시
후원 AIU
미션
이동 미션
미션
영향 및 통계
저자
도움말 센터
새로운 소식
지원
기부
홈
/
용어집
/
평가 세트
AI 용어집
무엇입니까?
평가 세트
?
정의
학습 후 모델 품질을 측정하는 데 사용되는 홀드아웃 데이터 세트입니다.
관련 용어
벤치마크
모델 성능을 측정하고 비교하는 데 사용되는 표준화된 테스트 또는 데이터 세트입니다.
데이터세트
학습, 검증 또는 테스트에 사용되는 구조화된 또는 구조화되지 않은 예제 모음입니다.
검증 세트
모델을 조정하고 과적합을 방지하기 위해 개발 중에 사용되는 데이터 세트입니다.
일반화
훈련 세트 외부에서 볼 수 없는 새로운 데이터에 대해 모델이 얼마나 잘 수행되는지입니다.
초매개변수
학습률, 배치 크기, 깊이 등 훈련 전에 설정되는 구성 값입니다.
합성 데이터
민감한 훈련 데이터를 강화, 시뮬레이션 또는 보호하는 데 사용되는 인위적으로 생성된 데이터입니다.
무료 가이드에서 자세히 알아보세요
AI Evaluation Basics
LLM Evaluations
Linear Probing and Frozen Feature Evaluation
Mean Opinion Score Evaluation
See also
Ensemble
Explainability
Encoder
False Negative
Embedding
False Positive
Domain Adaptation
Feature
Previous
Ensemble
Next
Explainability
전체 AI 용어집 찾아보기
무료 AI 가이드 모두 살펴보기