용어검색/산업 AI·스마트제조특징 선택Feature selection팩별 설명Anomaly Detection L1Predictive Maintenance L1특징 선택은 목표에 유용하고 재현 가능한 정보를 가진 특징을 골라 입력을 구성하는 과정이다.정의 복사관련 학습 ↓설명비슷한 특징을 무작정 늘리면 복잡도와 과적합 위험이 커진다. 목표 라벨과 관계를 확인할 때 시험 자료를 미리 사용하면 누설이 된다.과적합과적합은 학습 자료의 우연한 특징까지 지나치게 맞춰 새로운 자료에서 성능이 나빠지는 현상이다.용어 상세 ↗시험 자료시험 자료는 개발 선택을 마친 모델과 규칙의 성능을 마지막에 평가하도록 남겨 둔 자료다.용어 상세 ↗예시모든 시험 설비를 본 뒤 가장 잘 맞는 특징만 고르면 미지 설비 성능을 과대평가할 수 있다.구분특징 선택도 학습 단계 안에서 수행하고 별도 자료로 검증한다.함께 배우는 용어과적합↗과적합은 학습 자료의 우연한 특징까지 지나치게 맞춰 새로운 자료에서 성능이 나빠지는 현상이다.시험 자료↗시험 자료는 개발 선택을 마친 모델과 규칙의 성능을 마지막에 평가하도록 남겨 둔 자료다.기능고장↗기능고장은 설비가 정해진 조건에서 요구 기능을 충족하지 못하는 상태다.이전 용어← 단조성다음 용어오경보 →산업 AI·스마트제조 기술지도전체 지도 ↗L0 큰 그림L1 분야 이해L2 깊은 탐구L0산업 AI·스마트제조 시작10무료학습 10개L1Manufacturing Data오픈 30% · 27,300원학습 30개L1AI Visual Inspection오픈 30% · 27,300원학습 30개L1Anomaly Detection오픈 30% · 27,300원학습 30개L1Predictive Maintenance오픈 30% · 27,300원학습 30개