머신러닝에서 데이터의 중요성
머신러닝에서 데이터의 중요성
- 2009년 Google 소속의 Peter Norvig, Alon Halevy, Fernando Pereira가 발표한 논문 "데이터의 비합리적인 효과 (Unreasonable effectiveness of data)"
- 모형 간 성능 차이가 있어도 데이터가 증가할수록 모든 모형의 성능이 향상됨
- 데이터 중심 접근 방식
- 도메인 지식에 덜 의존적
- 새로운 도메인에 쉽게 적용 가능
머신러닝과 빅데이터의 사용 빈도 증가:
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