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...domain is transferred to make recommendations in the target domain. Co-training of shared features (multi-task learning): Multiple tasks are solved at the same time in the source and target domains, to learn shared late...
...를 하나로 합치는 문제를 의미한다. 어떻게 하면 다양한 feedback(e.g. users purchase, examinations etc.) 을 하나로 합칠 수 있을까? 일종의 multi-task learning 방식으로 생각할 수 있다. A.2.2) Using Future Information Matrix Factorization 은 시간 정보를 고려하지 않는다. A.2.3) Using...
Machine Learning deep Learning 과 달리 structured data 가 필요한 학습 모델 2.
Knowledge Distillation 모델 경량화를 위해 쓰이는 방식 2. Related 3. References Hinton et al.,2015 .
Joint Training Joint-training consists of training together multiple networks with different learning objectives in order to benefit from the synergy of the learning.
Logistic Loss logistic regression 에서 사용하는 loss function 을 의미한다.
Covariate Shift covariate shift 는 ML 에서 종종 마주치는 특수한 형태의 데이터 변화를 의미한다. Related References www.seldon.io/what-is-covariate-shift .
Transductive 학습의 목적이 parameters 가 아닌 학습을 의미한다.즉, 모델을 구축하지 않아서 새로운 데이터가 입력으로 들어왔을 때, 알고리즘을 처음부터 재학습할 필요성이 존재한다.
Lazy Learning Training data 전체를 메모리상에 보관하면서 test 데이터가 새로 들어왔을 때 바로 학습하는 방법 A.1) 장점 추가적인 학습 시간 없이, 곧바로 학습 결과를 얻을 수 있다.
Weighted Least Squares variance 가 input 마다 다른 것 p(\boldsymbol{y}\mid\boldsymbol{x};\boldsymbol{\theta})=\mathcal{N}\left(\boldsymbol{y}\mid\mathbf{X}\boldsymbol{w},\boldsymbol{\...
Overfitting 이란 모델이 특정 데이터 셋에 과도하게 적합된 것을 의미 B) Overfitting 문제를 완화하기 위한 접근들 더 많은 training data Data Augmentation regularization dropout Early Stopping C) Related D) References.
Probabilistic PCA 2. Related PCA, EM 3. References.