프로그래머스 거리두기 확인하기 lv2

Degradation Problem을 해결하기 위해서 Residual Learning이라는 개념이 등장했습니다.

회귀문제에서는 RSS, MSE, MAE 등이 있다. 분류 문제에서는 Precision, Recall, F1 score 등이 있다.

엔트로피는 주어진 데이터 집합의 혼잡도를 의미한다. 정보이득이란 어떤 속성을 선택함으로 인해 데이터를 더 잘 구분하게 되는 것을 말한다.

여러가지 활성화 함수들

고등학생은 몰라도 된다.

뉴럴넷의 단점

오래된 모델이지만 성능은 확실하다. 자전거 같은 느낌

웬만하면 평균을 쓴다.

통계학에서 결정계수는 추정한 선형 모형이 주어진 자료에 적합한 정도를 재는 척도이다.

주성분 분석 언젠가 써보고 싶다.

추가적인 조사 필요

차원의 저주를 경계하자

딥러닝 학습에 있어 가중치를 잘못 설정할 경우 기울시 소실 문제나 표현력의 한계를 갖는 등 여러 문제를 야기할 수 있기 때문에 초기 가중치 설정은 매우 중요하다.

공분산은 확률 변수들의 선형관계를 나타낸다. 상관관계는 확률 변수들의 상관정도를 나타낸다.

Normalization의 장점

가능도와 확률은 어떤 차이가 있을까?

여러가지 Task에 따라 다양한 Metric이 있다.

샘플링과 리샘플링의 차이는 무엇일까?

Pytorch와 TensorFlow 둘 다 프레임 워크다.컴퓨터 프로그래밍에서 소프트웨어 프레임워크는 복잡한 문제를 해결하거나 서술하는 데 사용되는 기본 개념 구조이다.