AI 공유 서클

평가 지표(평가 지표)는 머신러닝 모델의 성능을 측정하기 위한 정량적 기준 시스템입니다. 인체의 건강 상태를 종합적으로 평가하는 다차원적인 신체 검사 보고서와 같습니다. 분류 작업에서 정확도는 모델 판단의 전반적인 정확성을 반영하고, 정밀도(Pr...

신경망 구조 검색(NAS)은 신경망 구조의 설계를 자동화하는 데 중점을 둔 최첨단 인공지능 분야입니다.

조건부 생성적 적대 신경망(CGAN)은 2014년에 메흐디 미르자 등이 제안한 생성적 적대 신경망(GAN)의 중요한 변형입니다. 기존의 생성적 적대 신경망과 달리, 조건부 생성적 적대 신경망은 ...

그리드 검색은 머신러닝에서 최적의 하이퍼파라미터 조합을 체계적으로 찾기 위한 자동화된 방법입니다. 이 방법은 각 하이퍼파라미터에 대한 후보 값의 범위를 미리 정의하고 가능한 모든 파라미터 조합을 소진하여 모델을 하나씩 학습시키고 성능을 평가하여 최종적으로 가장 성능이 좋은 하이퍼파라미터를 선택합니다.

랜덤 검색(RS)은 파라미터 공간에서 후보 지점을 무작위로 샘플링하여 최적의 구성을 찾는 초모수적 최적화 방법입니다.

데이터 증강(DA)은 새로운 데이터를 인위적으로 생성하여 학습 데이터 세트를 보강하는 기술적 접근 방식입니다.

나이브 베이즈 알고리즘은 베이즈 정리에 기반한 지도 학습 알고리즘입니다. "나이브 베이즈는 베이즈 정리를 기반으로 하며 특징들이 조건부로 서로 독립적이라고 가정합니다. 가정을 단순화하면 계산 복잡성이 크게 줄어들고 실제 애플리케이션에서 알고리즘을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

K-평균 클러스터링(K-평균 클러스터링)은 고전적인 비지도 머신 러닝 알고리즘입니다. 주로 데이터 집합을 K개의 분리된 클러스터로 나누는 데 사용됩니다. 이 알고리즘의 목표는 각 데이터 포인트가 가장 가까운 클러스터 중심에 해당하는 클러스터에 속하도록 N개의 데이터 포인트를 K개의 클러스터에 할당하는 것입니다.

피드포워드 신경망(FNN)은 가장 기본적이고 널리 사용되는 인공 신경망 모델입니다. 핵심 기능은 네트워크의 연결이 루프나 피드백 경로를 형성하지 않으며 입력 계층에서 출력 계층으로 정보가 엄격하게 단방향으로 흐른다는 것입니다.

가장 가까운 이웃(K-Nearest Neighbors)은 분류 및 회귀 작업에 사용할 수 있는 인스턴스 기반 지도 학습 알고리즘입니다.