ML/DL

모델을 학습 시킬 때 사용할 데이터는 train/test/valid(혹은 Dev) 으로 분리해서 학습에 사용된다. 이렇게 분리하는 이유와 각 데이터 셋의 용도와 데이터를 분리할 때 사용할 수 있는 모듈들을 알아보자~한 눈에 살펴보는 특징들표 출처 : https&#x3A

지도학습, 비지도학습에 쓰이는 머신러닝 알고리즘들과 과적합 방지 방법, 평가지표에 대해 깔끔하게 정리해서 머리에 넣기 위해 만들었다!

AI, ML, DL 의 개념들과 예시를 알아보자!인공지능은 크게 2가지로 나뉜다고 한다. strong AI (artificial general intelligence) : 사람과 구분이 안 될 정도로 강한 성능을 가진 AIweak AI (artificial narrow

validation data set 을 k 번 바꿔가며 검증하는 K-Fold 교차 검증에 대해 공부해보고 sklearn 을 이용해서 간단한 분류 모델을 작성해봤다.사용한 데이터 : iris data set사용한 모델 : decisiontreeclassifier가장 보편

모델의 성능을 개선하기 위해서는 만족할 만한 성능이 나올 때까지 학습, 검증 개선 작업을 반복해서 수행한다. 이를 튜닝이라고 한다. 개선 방법을 크게 두가지로 나눠보면 다음과 같다. 1\. 구조적인 변경 \- 하이퍼파라미터 : 모델을 구성하는 정보 중 데이터를 통해 학

사이킷런에는 모델의 성능을 평가할 수 있는 여러 다양한 라이브러리들이 존재한다. binary classification도 가능하지만 multi class 인 경우에도 파라미터를 설정하면 평가할 수 있다.올바르게 예측된 데이터의 수를 전체 데이터의 수로 나눈 값모델이 T

대상의 하위 요소 및 특성과 관련된 용어를 고려하여, 각각에 대한 감정을 식별하는 기술전형적인 감성 분석은 문장/단락에 대한 감성을 긍/부정으로 분류/예측(주어진 텍스트에 하나의 측면과 하나의 극성만 있다는 가정으로진행)→ ABSA은 문장에서 언급된 양상과 각각의 as

논문을 읽다가 항상 까먹어서 검색해보는 argmin, argmax 에 대해 포스팅을 해야겠다. argmin 의 수식은 위에 처럼 사용하는데 의미는 함수 f(x)를 최소로 하는 x 값을 구한다는 뜻이다. 이를 만족하는 값은 하나일수도 있고 그 이상일 수도 있다. 가장 많

Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation 의 준말 텍스트 요약 모델의 성능 평가 지표텍스트 자동 요약, 기계 번역 등 자연어 생성 모델의 성능을 평가하기 위한 지표모델이 생성한 요약본 혹은 번역본을 사람이 미리 만들어 놓