지스트 AI대학원 인공지능학과 전공 시험 예상 문제, GIST 인공지능 대학원 전공 면접 입시 필기 구술 고사 예상 핵심 질문, 우수 답변, 관련 개념 요약 정리 모음, 자기소개서 작성 이후 전공 면접 준비, 석사 박사 석박사 통합 과정 합격 후기, 딥러닝, 머신러닝, 인공지능, 선형대수, 확률 통계, 인공지능 수학, 자료구조, 알고리즘, AI 논문 트렌드

소개글

"지스트 AI대학원 인공지능학과 전공 시험 예상 문제, GIST 인공지능 대학원 전공 면접 입시 필기 구술 고사 예상 핵심 질문, 우수 답변, 관련 개념 요약 정리 모음, 자기소개서 작성 이후 전공 면접 준비, 석사 박사 석박사 통합 과정 합격 후기, 딥러닝, 머신러닝, 인공지능, 선형대수, 확률 통계, 인공지능 수학, 자료구조, 알고리즘, AI 논문 트렌드"에 대한 내용입니다.

목차

1. 딥러닝, 머신러닝, 인공지능 핵심 개념 25문제
2. 선형대수, 확률 통계, 인공지능 수학 핵심 개념 25문제
3. 자료구조, 알고리즘 핵심 개념 20문제
4. AI 논문 최신 트렌드 핵심 개념 20문제

본문내용

1. 문제: 딥러닝에서 'Overfitting'이란 무엇이며, 이를 방지하기 위한 방법에는 어떤 것들이 있는가?
답변:
'Overfitting'은 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상입니다. 이를 방지하기 위한 방법으로는 데이터 증강(Data Augmentation), 정규화(Regularization, 예: L1, L2 정규화), 조기 종료(Early Stopping), 드롭아웃(Dropout) 등이 있습니다.
관련 개념:
데이터 증강 (Data Augmentation): 훈련 데이터를 인위적으로 증가시켜 모델의 일반화 능력을 향상시키는 기법입니다. 예를 들어, 이미지 회전, 확대, 축소 등이 있습니다.
정규화 (Regularization): 모델의 복잡도를 제어하여 과적합을 방지하는 방법입니다. L1 정규화는 가중치의 절댓값 합을, L2 정규화는 가중치의 제곱합을 최소화합니다.