되돌아보는 챕터 8,9

Chapter 8.

 

* confusion matrix 란?

가로축 predict, 세로축 target

숫자를 채움

target O중 predict O로 된 것이 - 개임을 의미한다.

이를 통해 F1, precision 등을 구할 수 있다.

이때, 값이 낮으면 문제되는 부분이다.

문제있는게 뭐지?를 찾아가는 시나리도 이다.

 

*

어떻게 찾아가는가?

worst predictions는 왜 잘 못찾았을까?

등을 찾아가는 과정이 중요하다

 

*

class가 imbalance 되어있을 땐, 이를 고려하기

ex) class A와 B가 있을 때, 대부분 A 인 경우

해당 class가 무엇일지 결정할 때 불균형을 고려하여 A일 확률이 더 높음을 고려한다.

이는 질병 진단 등의 상황에서도 사용된다.

 

 

Chapter 9.

* bounding box로 image detaction을 진행할 때, bounding box가 있는 데이터로 train 해야된다.

 

*

 

 

 

 

 

* IOU (Intersection-over-Union)

= Jaccard index

: the intersection divided by the union of the two boxes

겹쳐질수록 두개가 똑같다는 것을 의미한다.

loss function이 작아지도록 train 한다. 

목표치로 사용된다. 뭐가 더 좋은지 measure 하는 수단으로 이용되기도 한다.

 

HW.

지난 데이터 분석 마저 해서 제출하기

10-13장은 pass. RNN 개념 이해하기. a다음에 b 등 문맥찾기 개념은 고급연구에서 주로 이용된다.

14, 15, 16 장 교재 읽고 실습 하기