인공지능 (AI)46 분류(Classification) 성능 평가지표, 정확도, Precision, Recall, F1-score 쉬운 설명 1. 기계학습 분류(Classification) 성능 평가지표 정확도(Accuracy)란? 머신러닝이란? (기계학습이란?) 매우 매우 쉬운 설명 안녕하세요! 오늘은 머신러닝 (우리말로 기계학습)에 대해 알려드리려고 해요. 머신러닝은 인공지능 기술의 한 분야입니다. 인간의 지능을 흉내내기 위한 기술인거죠! 머신러닝은 컴퓨터가 스 ai-inform.tistory.com 정확도(Accuracy)는 기계학습 분류 모델의 성능을 평가하는 지표 중 하나로, 전체 샘플 중 모델이 올바르게 분류한 샘플의 비율을 나타냅니다. 예를 들어, 어떤 학생이 10문제의 수학 시험을 보았습니다. 이 학생이 8문제를 맞췄다면, 이 학생의 정확도는 80%입니다. 이는 전체 문제 중 8문제를 맞췄기 때문입니다. 2. 정확도(Accura.. 2023. 5. 1. 과적합이란? 과적합 쉬운 설명 Overfitting 1. 과적합(Overfitting)이란? 과적합(overfitting)은 머신러닝 모델이 학습 데이터에 지나치게 최적화되어, 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 저하되는 현상을 말합니다. 예를 들어, 학생이 시험을 준비할 때, 과거의 시험 문제(족보)만를 모두 외우는 경우를 생각해보세요. 이 학생은 과거 문제에 대해서는 정확한 답을 말할 수 있지만, 새로운 문제 유형에 대해서는 잘 대처하지 못할 것입니다. 이처럼 머신러닝 모델도 학습 데이터에만 지나치게 최적화되면, 학습에서 보지 못했던 테스트데이터에 대해서 성능이 떨어지게 됩니다. 예를 들어, 얼굴 인식 모델을 학습시키는 경우, 학습 데이터에 포함된 인물들의 얼굴 특징들만 지나치게 학습되어 새로운 인물의 얼굴을 인식하지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다... 2023. 4. 28. 강화학습이란? 강화학습 (Reinforcement Learning) 쉬운 설명 1. 강화학습이란? 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계학습의 한 분야로서, 일련의 행동들을 통해 어떤 환경에서 어떤 목표를 달성하는 방법을 학습하는 알고리즘입니다. 강화학습은 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하며 보상(reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 강화학습은 상태(state), 행동(action), 보상(reward), 정책(policy) 등의 개념을 사용합니다. 에이전트는 주어진 상태에서 행동을 선택하고, 환경은 그 행동에 따른 보상과 다음 상태를 제공합니다. 에이전트의 목표는 시간이 지남에 따라 누적된 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 것입니다. 머신러닝이란? (기계학습이란?) 매우 매우 쉬운 설명 안녕하세요! 오늘.. 2023. 4. 28. 지도학습 비지도학습 반지도학습 자가지도학습 이란 쉬운 설명 1. 지도학습, 비지도학습, 반지도학습, 자가지도학습이란? 지도학습, 비지도학습, 반지도학습, 자가지도학습은 모두 머신러닝의 기본적인 방법론입니다. 이들 방법론을 잘 이해하고 활용하면 머신러닝 모델의 정확도와 성능을 향상시킬 수 있습니다. 지도학습(Supervised Learning): 입력 데이터와 출력(정답) 데이터 쌍을 학습하여, 새로운 입력 데이터에 대한 출력을 예측하는 방법. 즉, 정답이 있는 데이터셋을 이용하여 학습한다. 비지도학습(Unsupervised Learning): 출력값이 없는 입력 데이터만으로 학습을 진행하여, 입력 데이터의 패턴을 찾는 방법. 정답이 없는 데이터셋을 이용하여 학습한다. 반지도학습(Semi-Supervised Learning): 입력 데이터의 일부에만 정답 정보가 .. 2023. 4. 27. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 12 다음 반응형
