수빈's Farm

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Transfer Learning      Transfer Learning ( 전이 학습 )  전이 학습(Transfer Learning)은 머신러닝에서 특정 문제에 대해 학습한 모델을 다른 관련 문제에 적용하는 기법이다. 이 접근 방식의 핵심은 한 영역에서 학습한 지식을 다른 영역에 전달하여, 새로운 작업의 학습에 필요한 데이터의 양을 줄이고, 학습 속도를 가속화하며, 일반적으로 성능을 향상시키는 데 있다. 사전 학습(Pre-training)은 전이 학습의 첫 번째 단계로, 대규모 데이터셋에서 모델을 학습시킨다. 이 과정에서 모델은 다양한 특징과 패턴을 학습하게 된다. 예를 들어, 이미지 인식 작업에서는 ImageNet과 같은 큰 데이터셋에서 모델을 학습시킨다.자연어 처리에서는, 대규모 텍스트 코퍼스를 ..

1. Tensor는 무엇인지 설명하라 데이터를 표현하는 방법으로서,  Multidimensional array(다차원 배열)을 나타낸다.vector와 matrix 개념의 일반화라고 할 수 있다.vector,matrix을 모두 포함하는 구조이나, 일반적으로 3차원 이상의 array를 가질 때에, tensor라 칭한다.2. Curse of dimensionality에 대해 설명하라고차원의 데이터를 다룰 때에 나타나는 문제에 대해 지칭하는 용어이다.  실제로 가까웠던 값들이 차원이 올라감에 따라 변수가 많아지면서 멀어지게 되는 문제이다.차원의 저주에 치명적인 알고리즘인 KNN은 근접한 점들을 이용해서 label을 예측하는 알고리즘이나, 차원이 늘어나고 변수의 개수가 많아지면, 가장 근접한 점들이라 해..

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graph의 scale을 1000으로 맞추면 우측처럼 구분이 어렵고, 왼쪽처럼 하면 nearist가 너무 멀어서, 이렇게 정규화를 해서 비교 단위가 영향을 주는 factor가 될 수 있으니, 데이터를 정규화시키는 것이 중요하다 K-NN은 학습은 데이터를 저장하면 끝나는 것이고, 내가 가지고 있는 모든 데이터들과의 거리를 비교해서 가장 가까운 이웃들을 보는 것이다. 가장 가까운 K개를 뽑아서 투표를 하는 것! K=1일 때 중앙 노란 부분에 찍히면 주변이 다 초록인데도 노랑으로 분류되니까, K를 좀 늘려서 튀는 값들을 무시할 수 있도록 조정해준다. K가 너무 작으면 예외적이 것들에 영향을 너무 많이 받고, 너무 크면 분류가 잘 안된다. (그냥 데이터 많은 걸로 분류됨) 내가 가진 모델이 표현력이 충분하지 않..

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