꿈라CBT데이터 분석모형을 구축할 때 고려할 사항으로 옳은 것은 다음 중 무엇인가?
- 1가중치 업데이트 - 배치 사이즈를 결정할 때 소수 클래스는 무시한다.
- 2비용 민감 학습 - 다수 클래스 데이터에 더 민감하게 학습되도록 더 작은 클래스 가중치(비용 함수)를 부여한다.
- 3데이터 샘플링 - 데이터의 불균형을 해소하여 학습하기 위해 오버 샘플링과 언더 샘플링 기법을 활용한다.
- 4소수 클래스 추가 수집 - 심하게 상호 균형적인 데이터가 불균형 데이터가 되게끔 소수 클래스를 추가로 수집한다.