한 회사에서 품목 가격을 예측하는 모델을 구축했습니다. 이 모델은 훈련 데이터에서는 잘 작동했지만, 배포 후 성능이 크게 떨어졌습니다. 이 문제를 해결하기 위해 회사는 무엇을 해야 할까요?

모델이 훈련 데이터에서는 잘 작동했지만 배포 후 성능이 크게 저하되었다면, 이는 모델이 훈련 데이터에 과적합(overfitting)되었을 가능성이 높습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터의 노이즈까지 학습하여 일반화 능력이 떨어질 때 발생합니다. 훈련에 사용되는 데이터의 양을 늘리면 모델이 더 다양한 패턴을 학습하게 되어 일반화 성능이 향상되고 과적합 문제가 완화될 수 있습니다. 훈련 데이터 양을 줄이는 것은 과적합을 악화시킬 수 있으며, 하이퍼파라미터를 추가하는 것은 복잡성을 높여 과적합을 유발할 수도 있습니다. 훈련 시간을 늘리는 것만으로는 과적합 문제가 해결되지 않을 수 있습니다.