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기계학습에서 학습 데이터를 수집할 때 전체적인 경향성에서 벗어난 데이터까지 고려해 실제 데이터에 대해서는 일반화 성능이 떨어지는 현상을 무엇이라고 할까요?
조금 어렵게 느껴지는 문제같은데요. 아쉽게도 따로 힌트는 없어서 정확한 답이 필요한 것 같습니다.
기계 학습에 관한 문제인데요, 문제를 풀면서 새로운 상식도 배우게 되는 것 같습니다. 이러한 현상을 과적합 현상이라고 하는데 알고 계셨나요? 이름을 알고 문제를 다시 보니 이제서야 이해가 되네요.
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