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과적합 ( Overfitting ) 과적합(Overfitting)은 머신러닝 모델이 학습 데이터에 과도하게 최적화되는 현상을 말합니다. 이러한 현상은 모델이 학습 데이터의 특징뿐만 아니라 노이즈까지 학습하게 되어, 일반화 ( generalization ) 성능을 저하시키는 결과를 초래합니다. 즉, 과적합이 발생한 모델은 학습 데이터에 대해 매우 높은 정확도를 보이지만, 테스트 데이터나 실제로 새롭게 들어오는 데이터에 대한 예측 성능은 상대적으로 떨어지게 됩니다. 이는 모델이 학습 데이터에 지나치게 의존하여 새로운 데이터에 대한 유연한 대응이 어려워짐을 의미합니다. Early Stopping Early Stopping은 과적합을 방지하기 위한 기법 중 하나입니다. 이 기법은 학습 도중에 검증 데이터 ( v..