쑤쑤_CS 기록장

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. * bo..

* confusion matrix 실제 class / 예측 class 왼쪽 대각선 부분 제외, 0 아닌 값은 에러임 + Netron (github.com/lutzroeder/Netron) 깔아서 실습해보기 -> learning 의 과정 쭉 모델 아키텍처로 보여짐 * mac 키체인 * 다음 단원 Logistic Regrssion //수학적 learning Softmax // 아키텍처 살펴볼 수 있음 * 조언 - mac 환경 영어로 진행하기 -> 익숙해지도록. (고유명사와 명사 등을 구별하기 쉬워진다) * 에러 났을 때, 시나리오 작성하기 - 어디까지 되고 - 어디눌렀을 때 에러 등 하나씩 해결해 나가기 - 6장 공부하고, 자기의 글로 메모하기 - 5장 챌린지1 ( healthy/unhealthy 20개 중..

* classifier란? A classifier is a machine learning model that takes an input of some kind, in this case an image, and determines what sort of “thing” that input represents. Image clssifier는 어떤 카테고리, 클래스에 이미지가 속하는지를 알려준다. * Binary란? classifier가 objects를 두 개의 클래스로 구분한다. 예를 들어 사진 -> Binary Image Classifiet - > cat / dog 이렇게 이미지를 cat이나 dog로 분류를 진행한다. 단지 두가지로 분류하는게 의미없어 보일 수 있지만 다양한 분야에서 사용된다. 의학계의 경우..