언더샘플링

뜻풀이

쉬운 AI 사전

1. [명사] (데이터) 많은 쪽 사례를 일부만 남겨서 수를 줄이는 방법.

실무 AI 사전

1. [명사] (데이터) 클래스 불균형에서 다수 클래스를 줄여 비율을 맞춘다. 학습이 빨라지지만 버린 데이터에 중요한 정보가 있었을 수 있다. 남길 표본을 경계 근처 위주로 고르는 방법도 있다.

전문 AI 사전

1. [명사] (데이터) 다수 클래스에서 표본을 비복원 추출해 클래스 비율을 조정하는 재표집. 무작위 방식 외에 토멕 링크, 근접 이웃 규칙 기반 정리 방식 등으로 경계 노이즈를 제거하는 변형이 있다.

관용구/함께 쓰는 말

• 다수 클래스 - 사례가 많은 쪽의 클래스.
• 토멕 링크 - 서로 다른 클래스의 가장 가까운 쌍을 찾아 정리하는 기법.

쉬운 비유

사진이 너무 많은 폴더에서 비슷한 사진은 대표 몇 장만 남기고 정리하는 것과 같다. 빠르지만 아까운 사진을 지울 수 있다.

예문

• 정상 데이터 백만 건을 십만 건으로 언더샘플링해 소수 클래스와 비율을 맞췄다.
• 언더샘플링을 하자 학습 시간이 크게 줄었다.
• 너무 많이 줄이면 정상 상태의 다양한 모습을 놓친다.

헷갈리는 용어 비교

오버샘플링

언더샘플링은 많은 쪽을 버려서 학습을 빠르게 하는 대신 정보를 잃고, 오버샘플링은 적은 쪽을 늘리는 대신 과적합 위험이 있다.

맞춤법/표기법

바른 표기

언더샘플링

주의할 표기

언더 샘플링

원어

undersampling

다른 이름

과소 표집, 다수 클래스 줄이기, random undersampling

참고

영어 그대로 언더샘플링. 줄이는 쪽이라는 점만 기억하면 된다.

관련어