상품 키워드(트레이닝세트)는 직접 키워드를 입력하거나 네이버 쇼핑 도서 정보, 네이버 데이터랩(naver datalab), 아이템 스카우트(item scoute) 등의 데이터 조합으로 선정하고 있으며, 인기/추천 상품 리스트 TOP10을 추천해 드리고 있습니다. 상품은 www.aliexpress.com 를 통해 검색된 결과를 기반으로 링크를 생성하고 있습니다. (트레이닝세트) 제품을 알뜰하게 사고싶지만 어떤 제품을 사야하는지 결정하는것이 어렵습니다. 다양한 제품중에서 눈길이 가는 제품의 제품 평가를 확인하시면 구매 결정할때 나한테 맞는 제품을 찾을수 있습니다.
현재 만족도 높은 제품 상위 10개 제품, 별점 높은 상품 정보, 할인율 큰 상품 정보, 인기 제품 추천, 재구매 높은 상품, 평점이 높은 제품 등으로 구분된 정보는 추후 데이터를 더 활용하여 제공해 드릴예정 입니다. 다양한 리뷰와 많은 평가에 대해서도 상품가격비교 및 구매평보기를 통해 정보를 제공해 드릴 예정 입니다.
**상세 설명**
트레이닝세트는 모델이 학습할 데이터를 포함합니다. 이 데이터는 모델이 학습할 특성(feature)과 정답(label)으로 구성됩니다. 특성은 모델이 학습할 대상을 설명하는 데이터입니다. 정답은 모델이 학습할 대상의 올바른 분류 또는 예측입니다.
트레이닝세트는 모델의 성능을 결정하는 중요한 요소입니다. 트레이닝세트가 충분히 크고 다양하지 않으면 모델이 학습할 수 있는 정보가 부족하여 성능이 저하될 수 있습니다. 또한, 트레이닝세트에 편향이 있으면 모델이 해당 편향에 영향을 받아 성능이 저하될 수 있습니다.
**장점**
트레이닝세트는 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 모델은 트레이닝세트에서 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터를 분류하거나 예측합니다. 따라서 트레이닝세트가 충분히 크고 다양하면 모델이 다양한 데이터에 적응하여 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.
**단점**
트레이닝세트는 모델의 성능을 저하시키는 요인이 될 수 있습니다. 트레이닝세트가 충분히 크지 않으면 모델이 학습할 수 있는 정보가 부족하여 성능이 저하될 수 있습니다. 또한, 트레이닝세트에 편향이 있으면 모델이 해당 편향에 영향을 받아 성능이 저하될 수 있습니다.
**활용 사례**
트레이닝세트는 다양한 머신러닝 분야에서 활용됩니다. 이미지 분류, 자연어 처리, 추천 시스템 등에서 모델을 학습시키는 데 사용됩니다.
**결론**
트레이닝세트는 머신러닝 모델을 학습시키는 데 필수적인 데이터 세트입니다. 트레이닝세트를 잘 선택하고 활용하면 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
**추가 설명**
트레이닝세트의 크기와 다양성은 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 일반적으로 트레이닝세트가 클수록 모델의 성능이 향상됩니다. 또한, 트레이닝세트가 다양한 데이터로 구성되어 있으면 모델이 다양한 데이터에 적응하여 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.
트레이닝세트에 편향이 있으면 모델이 해당 편향에 영향을 받아 성능이 저하될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델을 학습시키는 데 사용되는 트레이닝세트에 특정 종류의 이미지가 많이 포함되어 있으면 해당 종류의 이미지에 대한 성능은 높지만 다른 종류의 이미지에 대한 성능은 낮아질 수 있습니다.
트레이닝세트를 구성할 때는 위의 사항을 고려하여 신중하게 선택해야 합니다.