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머신러닝 - 결정계수와 과대/과소적합 결정계수(R)머신러닝에서 결정계수는 대표적인 회귀 문제의 성능 측정 으로 사용된다.결정계수를 사용하는 이유는,  회귀의 테스트를 진행할 때 정확 한 숫자를 맞추기는 어렵기 때문에, 예측값과 목표값의 평균을 통해 예측값이 목표값에 얼마나 가까운지를 확인하여 평가하게 된다. 공식은 복잡해 보이지만, 예측값과 실제 값의 차이를 1과 0 사이의 값으로 표현한 것이라고 이해하면 좋을 듯 하다.1에 가까울 수록 좋고, 0에 가까울 수록 성능이 나쁜 모델이라고 할 수 있다.과대/과소적합과대적합과 과소적합은, 훈련 세트와 테스트 세트간 문제점을 얘기할 때 많이 사용되는 용어이다.과대적합은 학습 데이터가 복잡해지면 발생할 수 있는데, 이유는 학습 데이터의 모든 세부 사항을 학습하게 되는데, 이렇게 되면 학습 데이터의 노.. 2024. 8. 11.
FFNN - 순방향 신경망(feedforward neural network) 순방향 신경망(feedforward neural network) 모델은 데이터가 한 방향으로 전달되는 순방향(feedforward), 한가지 방향으로만 연결성을 갖는 구조로 되어 있으며, 퍼셉트론의 연산과 같은 기본 뉴런 연산으로 실행하여, 결과를 추론하는 딥러닝에서 가장 기본에 되는 모델이다.  위 그림과 같이 기본적으로 3개의 레이어로 이루어져 있으며, Input layer를 통해 데이터를 전달 받고, Hidden layer는 데이터의 특징(편향된 값)을 추출하고, Output layer는 추출된 특징을 기반으로 추론한 결과를 외부에 출력한다. Transformer에서는 FFNN을 이용해서 동일한 레이어의 경우 동일한 값을 사용하는데, 이유는 다음 레이어에서 허용할 수 있는 벡터로 변환하기 위해서 사.. 2024. 8. 11.
OpenAI 등, 문서 요약, Text Summarization API 사이트들 텍스트 요약 API는 AI 요약 모델을 지능형 플랫폼에 통합하여 미팅, 통화, 인터뷰, 법률 문서 등을 위한 AI 기반 요약 도구를 만들고 있는데, 이를 보통 AI Text Summarization 라고 한다.여기에서는 텍스트 요약이 정확히 무엇인지 간단히 알아보고, 몇 가지 최고의 텍스트 요약 API 대해 알아보자.NLP와 Text SummarizationNLP는 Natural Language Processing의 약자로 인간의 언어인 자연어 처리에서 Text Summarization는 딥 러닝 및 기계 학습 모델을 사용하여 대량의 텍스트를 가장 중요한 부분으로 합성하는 프로세스를 의미한다.이 기술을 이용하면, 연구 논문이나 뉴스 기사와 같은 정적인 기존 텍스트 또는 팟캐스트 또는 YouTube 비디오.. 2024. 8. 11.
머신러닝 - 다항 회귀(Polynomial Regression) 알고리즘 특징과 코드 과거 데이터를 이용해서 미래의 값을 예측하는 선형 회귀를 공부해 보았다.머신러닝 - 선형 회귀(Linear regression) 알고리즘 특징과 코드 (asecurity.dev)이제 그럼 선형 회귀의 일반적인 문제점인 과소적합에 대해서 알아보자. 선형 회귀는 직선을 그리기 때문에, 특정 값은 과도하게 작은 문제가 있다. 즉 작은 값이 0이 되는 문제가 발생한다. 위 예제에서도 아무리 과거라고 해도 아파트 가격이 0원일리는 없을 것이다.이러한 문제를 해결 할 수 있도록 제공하는 것이 다항 회귀이다.다항회귀는 아래 그림과 같이 곡선을 가지도록 하여, 특정 예측 이하의 값이 나타나지 않도록 하여 보다 적합한 예측을 할 수 있도록 도와준다.다항 회귀는 선형 회귀에 PolynomialFeatures 를 추가하여 .. 2024. 8. 11.
명조 - 장리 육성 및 파티 조합 및 에코 요점 정리 장리는 청리산 업데이트로, 임무 동행을 하면서 장리에 대한 스토리는 자연스럽게 알 수 있게 된다.화염의 선택을 받아, 세상을 구하는... 약간의 진부하지만 스토리는 잘 풀어냈다고 생각된다.장리의 특징이라면, 메인 딜러겸 서포터를 겸비한 만능 캐릭터라고 할 수 있다.특히 타격감이 상상이상으로 일반 공격만 진행해도 다단히트 능력과 공중공격을 섞어서 사용하여 상당한 재미를 주는 캐릭터이다. 장리를 하다보면, 금희 캐릭터는 민민한 느낌이 날정도이기에, 장리 캐릭터에 더 많은 손이 가는 것 어쩔 수 없는 것 같다. 붉은 머리의 샹크스 처럼 존재 자체로도 매력이 있는 장리에 대해서 주요 요점만 정리해 본다.특성금희는 주력기술이 2가지 있다. 하나는 서포터 처럼 용용 피해 증가와 공명 해방 효과를 다음 캐릭터에게 전.. 2024. 8. 10.
임종전 증상과 임박 상태 아버지가 고령이 되고, 지병이 있어서 몸을 스스로 자유롭게 움직이지 못하는 상황이 되면서, 자주 찾아보게 되었다.아마도 이러한 임종 상황은 지병으로 인한 스스로 자유롭지 못하여 돌아가시게 되는 상황인것 같다. 임종에 가까워진 지금 생각해보면, 1개월 전의 상태는 정말 괜찮았던 상태였다는 생각이 든다.나도 처음 경험하는 아버지의 임종과 관한 모습들과 상태들을 보니... 마음이 무겁고, 당황스러워 일이 손에 잘 잡히진 않지만, 많은 부모님들이 그렇듯 보다 열심히 살아가는 자식들의 모습을 바라는 바... 나 역시 더 힘내야겠다는 생각과 슬픔보다는 기쁜 마음으로 보내드리고자 한다.보통 임종이 가까워졌다는 것을 느끼게되는 시점은 스스로 움직이지 못하고, 식사를 잘 하지 못하게 되는 시점이라고 할 수 있다. 이때는.. 2024. 8. 10.
명조 - 호환산맥 무음구역 가기 호환산맥 무음구역은 빙결, 번개 에코를 얻기 위해서 가야하는데 길이 참 난해하다고 할 수 있다.여기에서는 2가지 갈 수 있는 방법을 안내하도록 하겠다. 덤으로 결정화 전갈도 얻을 수 있다는 점도 기억하자. 가장 쉬운 방법으로, 호환 광산에서 들어갈 수 있다. 방법은 중간에 초대형 엘리베이터를 중간층으로 하면, 동굴이 12시 방향에 있는데 여기로 쭉 들어가면 무음구역과 연결된다. 두번째 방법은  무음 구역과 가까운 비콘을 이용해서 가야하는데 길이 바로 연결되지 않고 산맥 6시 방향에 입구가 있다. 위 두 통로가 서로 연결되는 구조이기 때문에 입구만 안다면 쉽게 찾을 수 있을 것이다. 찾았다면 비콘을 활성화하는 것도 잊지말자. 2024. 8. 8.
게이트맨 연동기 등록 방법 게이트맨 연동기를 설명서대로 한다면 등록과정중에 막히는 부분이 바로 연동기를 등록하는 과정이다. 게이트맨 도어락의 리모컨 등록 단계에서 연동기를 등록하는 절차를 진행해야하는데 등록 버튼을 찾아보면 없다. 고객센터를 통해 알게된 내용은 3초간 열림버튼을 누르고 있으면 깜박임 상태가 되면서 등록이 된다. 이때 신형 도어락 기준으로 등록 상태에서 #을 눌러야 완료 된다. 2024. 8. 6.
한정승인, 상속포기 후 청구 소송, 답변서 작성 요령 한정승인을 하였다 하더라도, 채권자들로 부터 청구 소송을 당할 수 있다.이유는 여러가지 이겠지만, 한정승인을 했다는 이유로 반론 기간인 30일을 넘어가면 암묵적 승인 효과가 발생해 소송의 내용대로 진행되기 때문에 법정 다툼은 반드시 해야 한다. 그리고 답변서는 어떻게 작성해야 할까?보통 청구 취지보다는 청구 원인이 중요하다. 청구 원인을 읽어보면, 각 번호 항목 원고가 주장하고 원하는 선고를 적어놓게 된다.여기에 답변서는 항목별로 상황을 적시하면 된다.즉 원고가 3가지를 요구한다면, 그 3가지를 자신에게 불리하지 않도록 답변서를 작성해야 한다. 예를 들어, 다음과 같이 2가지 항목이 청구 취지로 원고가 적은 내용이라고하자.1. 피고는 원고에게 채무 금액 00000(보통 전체 금액)을 갑아야 한다.2. 소.. 2024. 7. 24.
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