Applying ML techniques to dig into large amounts of data can help discover patterns that were not immediately apparent.
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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 Machine Learning Model Representation 위 그림의 h 는 가설 (hypothesis) 을 뜻함 h:X\rightarrow Y X 는 입력 데이터 공간 (space), Y 는 출력 데이터 공간.
Any process that generates a set of data. A simple example of a statistical experiment is the tossing of a coin.
모델의 입력이 X 이고, 최종 출력 Y 를 내뱉으면 이를 end-to-end 라 한다. 만약 모델의 Z 를 출력하고 Z 가 해당 모델 외부에서 Y 를 출력하는데 사용된다면, 해당 모델은 end-to-end 가 아니다.
Heterogeneous 의 사전적 의미 여러 다른 종류들로 이뤄진 간단히 생각해서 “서로 다른” 이라는 개념으로 이해하면 될 듯 a mixture of numerical and categorical features In Statistic populations, samples 또는 results 가 서로 다른것을...
데이터를 줄여서 샘플링하는 방법이다. Apply with cross-validation K-fold validation 을 적용할때 downsampling 을 적용하는 기법은 학습 데이터 (in-fold data) 만 일부 샘플링하여 적용하는 것이다.
서비스 형 인프라로 불리며, 클라우드를 통해 스토리지 저장공간과 네트워크 자원,서버자원을 서비스로 제공하는 형태.
값이 비어 있는 이유가 그 비어 있는 값 자체와 관련이 있는 상황을 말한다. 결측 데이터를 다룰 때 쓰는 세 가지 분류 중 하나이고, 셋 중 가장 다루기 어렵다.
플로깅 (Plogging) 은 ‘줍다’라는 뜻의 스웨덴어 플로카 업 (plocka upp) 과 ‘달리다’라는 뜻의 영어 조깅 (Jogging) 을 합성한 단어로, 쓰레기를 주우며 조깅하는 행동을 의미합니다.
현실적인 시간과 자원 안에 계산해 낼 수 있다는 뜻이다. 반대는 intractable 로, 원리적으로는 정의돼 있지만 실제로 계산할 수 없는 경우를 가리킨다. 두 가지 층위에서 쓰인다.
Agnostic 을 활용한 용어들 \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...