Rosy's Artificial Intelligence Blog

kaggle을 하면서 다양한 evaluation 종류를 정리해보았다. 1. macro F1 score - macro-average F1 score = macro F1 score이라고 줄여서 부른다. - multi-classification Imbalanced Multi-class Classification의 경우 사용된다. - 즉 macro f1 score은 classification에서 각 class가 평균적으로 잘 분류하는지 확인할때 사용한다. cf. micro average f1 score classification에서의 각 class의 사이즈가 다를때, 사용한다. (출처) https://www.kaggle.com/c/liverpool-ion-switching/overview/evaluation h..

* cast aspersion on - Pompeo's remarks at the Nixon Library Thursday, titled "Communist China and the Free World's Future" cast aspersions on Beijing and its relations with the US, nearly 50 years after President Richard Nixon became the first US president to travel to China. - People have cast aspersion on the child abuse. // 사람들은 아동학대에 대한 비난을 쏟아냈다. * lay out (계획 주장 등을 잘 정리하여) 제시하다. - So the FB..

1. 파일 구성은 다음과 같다 2.1 app.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 from flask import Flask, render_template from flask_bootstrap import Bootstrap app = Flask(__name__) Bootstrap(app) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') if __name__ == "__main__": app.run(debug=True) cs 2.2 index.html 1 2 3 4 5 {% extends "base.html" %} {% block title %}{% endblock %} {% block content %} Test {% ..

1. flask-bootstrap에서 화면 띄우기 - bootstrap 웹 개발 위해 손쉽게 반응형 웹을 만들 수 있다 2. 파이썬 가상환경에 flask와 flask-boostrap을 설치한다. pip install flask flask-bootstrap 3. 다음과 같이 project를 구성할 것이다. 3.1 app.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 from flask import Flask, render_template from flask_bootstrap import Bootstrap app = Flask(__name__) Bootstrap(app) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') if __na..

1. 노드 설치하기 1.1 노드 https://nodejs.org/en/ Node.js Node.js® is a JavaScript runtime built on Chrome's V8 JavaScript engine. nodejs.org - LTS : 기업을 위해 3년간 지원하는 버전 - Current : 최신 기능을 담고 있는 버전 1.2 yarn 설치 - Node.js. 설치시 패키지를 관리해주는 npm 설치 - 하지만 yarn은 npm을 대체할 수 있는 도구로 npm보다 훨씬 빠르며 효율적인 캐시시스템과 기타 부가 기능 제공 https://classic.yarnpkg.com/en/docs/install/#windows-stable Yarn Fast, reliable, and secure depend..

페이스북 개발팀은 어떤 데이터가 변할 때마다 어떤 변화를 줄지 고민하는 것이 아니라, 기존 뷰를 날려 버리고 처음부터 새로 랜더링하고 싶어했다 "아 차라리 기존 뷰를 날려 버리고 처음부터 새로 랜더링하자!" 이렇게 하면 애플리케이션 구조가 매우 간단하고, 작성해야할 코드 양도 많이 줄어들기 때문에 그래서 페이스북 개발팀이 개발한 것이 React이다! 1. 리액트 - 리액트는 자바 스크립트 라이브러리로 사용자 인터페이스를 만드는데 사용한다. - 리액트 프로젝트에서 특정 부분이 어떻게 생길지 정하는 선언체가 있는데 이를 컴포넌트(Component) 라고 한다. - render() {....} 함수 사용 2. 리액트의 특징 (1) Virtual DOM 사용 - DOM 이란? Document Object Mod..

1. StratifiedKFold : 두 배열을 섞지 만 각 행을 레이블로 유지합니다. 2. StratifiedKFOld + Shuffle : 교차 검증 전에 두 배열을 섞습니다. 따라서 각 행은 더 이상 해당 레이블에 연결되지 않습니다. 그렇기 때문에 정확도가 1에 비해 나쁩니다. 3. StratifiedShuffleSplit : 배열이 이미 2만큼 섞여서 더 이상 행과 레이블 사이에 링크가 없기 때문에 정확도는 여전히 나쁘고 2와 같습니다. 그러나 "독립형"으로 실행했을 때 정확도는 1만큼 좋았습니다. 따라서 기본적으로 1과 3은 동일합니다. 1. stackoverflow.com/questions/37635460/stratifiedkfold-vs-stratifiedshufflesplit-vs-stra..

자유진동의 수학적 표현 - 외력 없고, 감쇠가 없기 때문에같이 설명된다. 단자유도의 고유 진동수 & 다자유도의 고유 진동수 - 둘다 EigenValue, Eigenvector을 사용하여 도출 구조물의 동특성/진동특성 파악? 고유 진동수와 하중 주파수가 일치하게 되면 공진이 발생하게 된다. 공진발생을 막기 위해 질량과 강성을 변경시켜야한다. 자유도(Degree of Freedom, DOF)란? 질량이 어느 방향으로 어떻게 움직이는지? - 물체의 이동과 회전 방향의 갯수 - 점들이 움직이는 방향 다자유도계(Multi-DOF) - 한개의 절점이 여러 방향으로 움직이거나, 다수의 절점이 움직이는 경우 - 고유 진동수는 자유도의 개수만큼 발생(절점개수 X 각 절점의 자유도 개수) - 이러한 경우 질량 2개 (m1..

1. Tree Model 트리모델? 데이터에 있는 규칙을 학습을 통해 자동으로 찾아내 트리 기반의 규칙을 만드는 것 데이텅를 적절한 분류 기준값에 따라 몇개의 소집단으로 나누는 과정 데이터를 어떤 기준을 바탕으로 분류 기준값을 정의하는지가 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미침 정지규칙? 더이상 트리의 분리가 일어나지 않게 하는 규칙 가지치기? 불필요한 가지를 제거하는 것, 나무의 크기가 곧 모형의 복잡도, 모형이 너무 복잡할 경우 과적합 발생할 수 있고 적절한 규칙을 발견하기가 힘듬, 검증용 데이터를 활용해 예측 정확도 산출 , 타당성 검토 필요 2. Tree Model 장단점 1. 이상치와 노이즈에 큰 영향을 받지 않음 2. 순서, 연속형 변수는 단지 순위만 영향 = 이상치에 민감하지 않음 3. 비 모수적..

다음 포스팅은 "XAI 설명가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다" 책을 읽고 정리한 내용을 포스팅합니다. 0. XAI의 해석가능성 - XAI의 핵심? 해석가능한지? - 해석가능성 = 왜 해당모델을 신뢰해야하는지, 아니면 하지 말아야하는지, 모델이 왜 특정 결정을 했는지, 어떤 결과가 예상되는지 판단하는 과정 1. 피처 중요도(Feature Importance, Permutation Importance) - 데이터의 피처가 알고리즘의 정확한 분류에 얼마나 큰 영향을 미치는지 분석하는 기법 - 특정 피처의 값을 임의의 값으로 치환했을 때 원래 데이터보다 예측 에러가 얼마나 더 커지는지 측정 - 즉! 피처 중요도가 피처 각각을 변형하는 방식으로 머신러닝 결과 해석 ex) 한 피처 데이터를 변형했을 때 모델 예..