이전 글에서 어떤 생선이 7개의 생선들 중에서 어떤 생선 일지에 대한 확률을 구하는 방식으로 로지스틱 회귀를 이용하여 모델을 설계해봤다. 이번에는 데이터가 한 번에 준비되는 것이 아닌 점진적으로 준비되는 데이터로 모델을 훈련하는 법을 공부해보자. 점진적인 학습 7개의 생선에 대해 데이터가 한번에 주어지는 것이 아니라 조금씩 전달된다면 어떤 방식으로 훈련을 해야 할까? 기존의 훈련 데이터에 새로운 데이터를 추가하여 모델을 매일 훈련시키는 방법을 떠올릴 수 있을 것이다. 하지만 이 방법은 시간이 지날수록 데이터가 늘어난다는 것이다. 미래를 생각하면 좋지 않은 방법이다. 그렇다면 새로운 데이터를 추가할 때 이전 데이터를 버리면서 훈련 데이터 크기를 일정하게 유지하는 방법은 어떨까? 이 방법에도 문제가 있다. ..
