Generalization 학습된 모델이 다른 새로운 데이터에 관해서도 잘 작동하도록 하는 것이 일반화이다. 학습 Iteratiion이 늘어남으로 인해 무조건 training error가 낮아진다고 해서 test error도 낮아진다는 보장이 없다. Generalization Gap Training error와 test error의 차이로 인해 실제 테스트 결과가 검증 결과와 차이가 생기는 것이다. Overfitting 모델이 학습 데이터에 관해서만 너무 학습되어서 예측률이 떨어져서 새로운 데이터에 관해서는 좋은 결과를 보이지 못하는 현상이다. Underfitting Network가 단순하거나 일반화에 너무 치중한 나머지 모델이 학습 데이터에 관해 덜 학습된 현상이다. Cross-validation 데이..

Neural Networks Neural Networks are computing systems vaguely inspired by the biological neural networks that constitute animal brains. - WikiPedia - 인간의 뇌를 모방해서 성능이 좋다는 게 아니라 그 모델 자체를 수학적으로 분석하는 게 바람직하다. 비행기의 발명이 새가 나는 모습을 보고 영감을 받은 건 맞지만, 비행기가 나는 원리가 새가 나는 원리와 일치한 것은 아닌 것과 유사하다. Neural networks are function approximators that stack affine transformations followed by nonlinear transformations. ..

Deep Learning에서 중요한 요소 The data that the model can learn from The model how to transform the data The loss function that quantifies the badness of the model The algorithm to adjust the parameters to minimize the loss Data 데이터는 해결해야 할 문제에 의존적이다. Classification 이미지에 대한 label 찾기 예) 개·고양이 분류 문제 Sementic Segmentation 픽셀이 어떠한 개체에 속하는지를 분류 이미지 내 요소 구분 문제 Detection 이미지에서 개체에 대한 bounding box 찾기 사물 감지 문제 ..

2022년 2월 3일(목)부터 4일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. Seaborn 파이썬 데이터 분석에서 한 번 즈음은 꼭 쓰게 되며, Matplotlib 기반의 통계 시각화 라이브러리이다. 구성, 분포 관계 등 통계 정보를 파악하는 데 유용하다. Matplotlib 기반이라서 Matplotlib으로 커스텀할 수 있다. 쉬운 문법과 깔끔한 디자인을 특징으로 갖는다. import seaborn as sns처럼 관용적으로 sns로 import 한다. 왜..

2022년 2월 3일(목)부터 4일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. More Tips for Chart Grid 이해하기 기본적인 Grid는 축과 평행한 선을 사용하여 거리 및 값 정보를 보조적으로 제공한다. Grid의 요소 다음은 기본적인 Grid의 요소이다. color 색은 다른 표현들을 방해하지 않도록 무채색으로 만든다. zorder 항상 Layer 순서 상 맨 밑에 오도록 조정한다. 예시 코드 np.random.seed(970725) x = ..

2022년 2월 3일(목)부터 4일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. Facet in Chart Facet 화면에 대한 분할 → Multiple Vew 화면 상에 View를 분할 및 추가하여 다양한 관점을 전달할 수 있다. 같은 데이터셋에 서로 다른 인코딩을 통해 다른 인사이트를 보여줄 수 있다. 예) 막대 그래프, 파이 차트를 인접하게 배치하는 경우 같은 방법으로 동시에 여러 feature를 볼 수 있다. 큰 틀에서 볼 수 없는 부분 집합을 세세하게..

2022년 2월 3일(목)부터 4일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. Color in Chart 시각화에서의 Color 색이 중요한 이유 위치와 색은 구분을 위한 가장 효과적인 채널이다. 공통적으로 사람들이 색에 관해 가지는 느낌은 다르므로 색을 어떻게 하느냐에 따라 전하고자 하는 인사이트가 달라질 수 있다. 심미적으로 화려한 것은 분명히 매력적이지만, 하지만 화려함보다는 독자에게 원하는 인사이트를 전달하는 게 가장 중요하다. 색을 통해 전하고 싶은 ..

2022년 2월 3일(목)부터 4일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. Chart에서 Text 사용하기 Matplotlib에서 Text 시각화에서의 text라는 말이 어색할 수도 있지만, 그림만으로는 줄 수 없는 많은 설명을 추가해줄 수 있다. 잘못된 전달에서 생기는 오해를 방지할 수도 있다. 하지만 Text를 과하게 사용하면 오히려 이해를 방해할 수도 있다. Figure에서의 Text 요소 Ttile 가장 큰 주제를 설명한다. Label 축에 해당하는..