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코딩뚠뚠

[머신러닝 공부] 딥러닝 평가지표의 종류

딥러닝 모델을 평가 할 때 어떻게 모델의 완성도를 측정할 수 있을까? Accuracy (정확도) 만 가지고 측정이 가능할까? 이번 포스팅에서는 여러 머신러닝에서 통상적으로 쓰이는 지표들에 대해서 알아보도록 한다 Accuracy, Recall, Precision, F1score, PRcurve, AP, mAP, IOU +confusion matrix.. 우선 아래의 Confusion Matrix 에 대해 간단히 알아보도록 하자 TP FN FP TN 의 네 가지 분류가 있고 앞 : T F 뒤 : P N 으로 나뉨을 알 수 있다. P : predict - ex) 사과가 있다 N : negative - ex) 사과가 없다 T : true - 예측한 것이 맞았다 F : false - 예측한 것이 틀렸다. 이제 다..
공부/ML&DL 2021. 4. 1. 14:35
[머신러닝 공부] 머신러닝 딥러닝 확실한 차이

머신러닝과 딥러닝의 확실한 차이를 확실히 알아보려 한다. 대부분 '머신러닝과 딥러닝 차이' 검색어를 치면 아래 사진과 같이 나온다. 나는 이 그림만 보고는 대체 머신러닝과 딥러닝이 뭐가 다른지 와닿지 않았다. 모델이 다른건가? 아니 모델은 딥러닝인가 머신러닝인가? 텐서플로우 쓰는건 다 딥러닝인가? 나는 머신러닝 코드를 짜는건가 딥러닝 코드를 짜는건가? 수많은 의문이 들었다. 하지만 우선은 딥러닝은 머신러닝의 범주안에 든다는 것을 알았다. 딥러닝 ? 이와 같은 그림을 본 적 있을 것이다. 그럼 이런 이미지는 어떤가? 그렇다 뉴런을 모방한 인공신경망과 연관지어 얘기해보고자 한다. 사실 딥러닝은 머신러닝의 범주 내에 들기도 하지만 인공신경망의 범주 내에 들기도 한다. 머신러닝 > 인공신경망 > 딥러닝 이와 같..
공부/ML&DL 2021. 3. 29. 02:58
[머신러닝 공부] 행렬과 벡터 연산

머신러닝 입문자들의 필수코스라고 할 수 있는 앤드류 응 님의 강의를 번역해놓은 아래 브런치를 참고하여 공부하고 핵심내용만 정리해보고자 한다. 원문 출처 : brunch.co.kr/@linecard/451 앤드류 응의 머신러닝 (3-2) : 덧셈과 스칼라 곱 온라인 강의 플랫폼 코세라의 창립자인 앤드류 응 (Andrew Ng) 교수는 인공지능 업계의 거장입니다. 그가 스탠퍼드 대학에서 머신 러닝 입문자에게 한 강의를 그대로 코세라 온라인 강의 (Coursera.org brunch.co.kr 지난 포스팅에서의 행렬과 벡터의 개념을 뒤로하고 연산에 대해 알아보고자 한다. 덧셈과 스칼라곱 행렬의 덧셈 이와 같은 3 x 2 형태의 행렬끼리 덧셈을 수행한다면 이와 같은 답이 도출 될 것이다. => 두 행렬의 합은 ..
공부/ML&DL 2021. 2. 12. 14:16
[머신러닝 공부] 행렬과 벡터

머신러닝 입문자들의 필수코스라고 할 수 있는 앤드류 응 님의 강의를 번역해놓은 아래 브런치를 참고하여 공부하고 핵심내용만 정리해보고자 한다. 원문 출처 : brunch.co.kr/@linecard/450 앤드류 응의 머신러닝 (3-1) : 행렬과 벡터 온라인 강의 플랫폼 코세라의 창립자인 앤드류 응 (Andrew Ng) 교수는 인공지능 업계의 거장입니다. 그가 스탠퍼드 대학에서 머신 러닝 입문자에게 한 강의를 그대로 코세라 온라인 강의 (Coursera.org brunch.co.kr 행렬의 개념 : 기본적인 행렬의 이론부터 시작한다. 행 : row 열 : column 으로 부른다. 간단히 예를 들면 위의 행렬은 row : 4 / column : 2 인 4x2 행렬이다. 위 행렬이 A행렬이라고 하면 여기서..
공부/ML&DL 2021. 2. 12. 13:21
[머신러닝 공부] 11. 선형회귀와 경사하강법

머신러닝 입문자들의 필수코스라고 할 수 있는 앤드류 응 님의 강의를 번역해놓은 아래 브런치를 참고하여 공부하고 핵심내용만 정리해보고자 한다. 원문 출처 : brunch.co.kr/@linecard/448 앤드류 응의 머신러닝 (2-7):선형회귀의 경사 하강법 온라인 강의 플랫폼 코세라의 창립자인 앤드류 응 (Andrew Ng) 교수는 인공지능 업계의 거장입니다. 그가 스탠퍼드 대학에서 머신 러닝 입문자에게 한 강의를 그대로 코세라 온라인 강의 (Coursera.org brunch.co.kr 이전 챕터에서 Optimization 中 Gradient descent algorithm(경사하강법) 과, Linear Regression model(선형회귀모델) 을배웠다. 이번에는 선형회귀와 경사하강법을 조합해서 ..
공부/ML&DL 2021. 2. 6. 16:21
[머신러닝 공부] 10. 경사하강법 2

머신러닝 입문자들의 필수코스라고 할 수 있는 앤드류 응 님의 강의를 번역해놓은 아래 브런치를 참고하여 공부하고 핵심내용만 정리해보고자 한다. 원문 출처 : brunch.co.kr/@linecard/447 앤드류 응의 머신러닝 (2-6):경사 하강법 이해 온라인 강의 플랫폼 코세라의 창립자인 앤드류 응 (Andrew Ng) 교수는 인공지능 업계의 거장입니다. 그가 스탠퍼드 대학에서 머신 러닝 입문자에게 한 강의를 그대로 코세라 온라인 강의 (Coursera.org brunch.co.kr Optimization 즉 최적화 기법 중 Gradient Descent (경사하강법) 이다. 이를 다시 세분화하여 BGD(Batch Gradient descent), SGD(Stochastic Gradient Descen..
공부/ML&DL 2021. 2. 6. 15:55
[머신러닝 공부] 9. 경사 하강법 1

머신러닝 입문자들의 필수코스라고 할 수 있는 앤드류 응 님의 강의를 번역해놓은 아래 브런치를 참고하여 공부하고 핵심내용만 정리해보고자 한다. 원문 출처 : brunch.co.kr/@linecard/446 앤드류 응의 머신러닝 (2-5) : 경사 하강법 온라인 강의 플랫폼 코세라의 창립자인 앤드류 응 (Andrew Ng) 교수는 인공지능 업계의 거장입니다. 그가 스탠퍼드 대학에서 머신 러닝 입문자에게 한 강의를 그대로 코세라 온라인 강의 (Coursera.org brunch.co.kr 지난 포스팅까지 비용함수 J에 대해 알아봤다. 글 마지막에 비용함수 J를 최소화 하기 위해서는 Optimization을 해야한다고 했다. Cost를 최소화 하는 방법 = Optimization (최적화) => 경사하강법이 그..
공부/ML&DL 2021. 1. 20. 00:01
[머신러닝 공부] 8. 비용 함수 3

머신러닝 입문자들의 필수코스라고 할 수 있는 앤드류 응 님의 강의를 번역해놓은 아래 브런치를 참고하여 공부하고 핵심내용만 정리해보고자 한다. 원문 출처 : brunch.co.kr/@linecard/445 앤드류 응의 머신러닝 (2-3): 비용 함수의 이해 1 온라인 강의 플랫폼 코세라의 창립자인 앤드류 응 (Andrew Ng) 교수는 인공지능 업계의 거장입니다. 그가 스탠퍼드 대학에서 머신 러닝 입문자에게 한 강의를 그대로 코세라 온라인 강의 (Coursera.org brunch.co.kr 비용함수의 역할에 대해 더 깊이 알아보자 이전 포스팅에서의 비용함수는 파라미터를 하나 가지고 있었고 이의 비용함수는 이차함수 모양이였다. 하지만 비용함수가 두개의 파라미터를 가진 J(θ0,θ1)이라면? J(θ0,θ1)..
공부/ML&DL 2021. 1. 19. 23:24
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