Underfitting이란?
모델이 너무 단순하거나 학습이 부족해 학습 데이터조차 맞추지 못하는 상태다.
대책
- 모델 용량 늘리기
- 학습 시간 늘리기
- 피처 추가
- 정규화 줄이기
Underfitting란?
정의
모델이 데이터 패턴을 제대로 학습하지 못한 상태. 학습 정확도 자체가 낮음.
다른 표현과소적합
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.