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늦깎이 공대생의 인공지능 연구실
[용어정리] Confident Learning(신뢰 학습)
"하이퍼파라미터를 밤새 튜닝하고, SOTA(State-of-the-Art) 아키텍처로 바꿔봐도 모델 성능이 더이상 오르지 않고 꺾이지 않는 벽에 부딪힌 적 있으신가요?" AI 연구를 수행하시는 분들이 보통 모델 성능이 안 나오면 레이어를 더 쌓거나 손실 함수(Loss Function)를 수정하곤 합니다. 하지만 원인이 모델이 아니라, 우리가 신뢰하고 넣은 '데이터 라벨' 그 자체에 있다면 어떨까요? 실제로 우리가 당연하게 정답으로 믿고 쓰던 ImageNet 데이터셋에만 10만 개가 넘는 라벨 오류가 존재합니다. 잘못된 정답을 학습하면서 100%의 성능을 바라는 것은 고장난 정답지를 주고 100점을 기대하는 것과 같습니다. 제 연구분야 중 하나인 제품 결함 검사 분야는 사람의 눈으로도 식별하기 어려..
AI용어정리
2026. 8. 2. 00:21