Applying ML techniques to dig into large amounts of data can help discover patterns that were not immediately apparent.
Applying ML techniques to dig into large amounts of data can help discover patterns that were not immediately apparent.
deep Learning 과 달리 structured data 가 필요한 학습 모델
Any process that generates a set of data.
모델의 입력이 X 이고, 최종 출력 Y 를 내뱉으면 이를 end-to-end 라 한다.
여러 다른 종류들로 이뤄진 간단히 생각해서 “서로 다른” 이라는 개념으로 이해하면 될 듯 a mixture of numerical and categorical features
\model-agnostic algorithm: 모델에 상관없이 적용할 수 있는 알고리즘을 의미 플랫폼 애그노스틱 (platform-agnostic) 소프트웨어 기술은 어떠한 운영 체제나 프로세서의 조합인지에 대한 아무런 지식이 없더라도 상관없이 기능을 수행할 수 있는 소프트웨어 기술을 의미한다. 장치 애그노스틱...
데이터를 줄여서 샘플링하는 방법이다.
현실적인 시간과 자원 안에 계산해 낼 수 있다는 뜻이다. 반대는 intractable 로, 원리적으로는 정의돼 있지만 실제로 계산할 수 없는 경우를 가리킨다.
Impossible to understand or interpret.
overfitting 에 대응하기 위해서는 많은 training data 를 이용해서 학습하는 것이 좋다. 특히, 이미지 데이터의 경우, 기존 이미지를 변형해서 새로운 이미지 학습 데이터를 만들 수 있다. 이러한 이미지 변형 과정을 통해 얻어진 이미지는 완전히 새로운 학습 데이터를 얻는 것보다는 학습 효과가 덜...
한 string 이 다른 string 의 permutation 인 경우, 이를 anagram 이라 한다.