Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||||
| 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
| 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
| 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- Regression Metric
- Keyword for TextRank
- 구글검색엔진알고리즘
- conda create env
- Multi-class Classification
- Encoder-Decoder Attention
- NLU
- 머신러닝
- MachineLearningWorkflow
- Pull
- conda env
- TextRank
- commit
- The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine
- Scaled Dot-Product
- Binary classification
- 머신러닝 흐름
- Pull Requests
- Self attention
- Activate
- CommandNotFoundError
- Sentence for TextRank
- Workflw
- conda install
- attention score
- github
- 머신러닝 순서
- 최대사후추정확률
- cs182
- conda
Archives
- Today
- Total
목록Binary classification (1)
HalfMoon
Why? 학교에서 공부할 때 우리는 딱히 문제에 대해 정의를 하지 않는다. 학습의 과정에서는 이미 답안지가 있고, 답안지의 결과를 도출해내는 과정만이 필요하기 때문이다. 하지만 경제활동을 시작한 뒤 우리가 경험하게 될 문제들은 답안지가 없다. 그렇기에 우리는 스스로 해당 문제가 어떠한 문제인지에 대해 문제정의가 필요하다. ML 또한 마찬가지로 Task를 해결하려고 할 때, 문제 정의가 필요하며 지도학습에서의 첫 단계가 Classification과 Regression 중 어떤 카테고리에 해당하는 문제인지 판단하는 것이라 생각된다. 문제 정의를 잘못할 경우, 시간을 버리고 결과물이 의미 없어질 수 있다. 그렇기에 문제 정의는 Ai 분야에서 가장 중요한 첫 발걸음이라 생각한다. Classification 단어..
AI/Machine Learning
2023. 5. 6. 21:22