Machine Learning/DL - basics2

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  AI Deep Dive 수학편 혁펜하임님의 강의를 들으면 미분 강의시간 고작 15분..!? 이라고 생각하시면 안됩니다;; ㅎㅎ 강의를 들으면 강좌 제목처럼 Deep Dive를 경험하게 됩니다..! 혁펜님의 수학 설명의 깊이를 체감함과 동시에, 강의를 일시정지 하며 처음 보는 깊이를 아이패드에 정리하면서 보다보면 어느세 30분이 지나있다는것을 체감하시게 됩니다..! 혁펜하임님이 오래 고민하시고 끓여서 걸쭉한 강의를 오마카세 해주시는걸 소화시키다 보면, 강의 한그릇 한그릇이 모두 진국임을 느끼게 됩니다..! 강사님께서 스토리 있는 딥러닝 요리를 만들지, 코스메뉴처럼 강의 목차를 어떻게 구성할지 많이 고민 한 게 느껴지는 명강의였습니다..! 수학 목차는 다음과 같습니다. 1 함수와 다변수 함수 2 로그 함수 3 벡터와 행렬 4 전치와 내적.. Machine Learning/DL - basics 2023. 1. 30.

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  Confusion Matrix(혼돈 행렬), Precision(정밀도), Recall(재현률), F1-score and MCC(Matthews Correlation Coefficient) 다음은 User Guide for KOTE: Korean Online Comments Emotions Dataset 논문에서 가져온 성능 지표입니다. 해당 논문은 총 44가지의 감성에 대해 정의하고 입력문장의 감정을 멀티레이블 분류 문제로 다룬 아주 흥미로운 논문입니다. (해당 논문에 대해서도 리뷰하는 시간을 다른 글에서 다뤄보도록 하겠습니다.) 우리는 아래 지표에서 왜 KOTE 논문이 macro avg (0.56)을 해당 분류 문제의 F1 score로 사용하였는지, 그리고 MCC는 왜 지표에 포함 한건지에 대해 알아보는 시간을 갖도록 해보겠습니다. 그러므로 이 글에서는 F1 스코어, MCC, 그리고 이 지표들을 이해하기 위한 confusion matrix(혼동 행렬), precision(정밀도), re.. Machine Learning/DL - basics 2022. 9. 25.