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머신러닝 - 13. 파라미터(Parameter)와 하이퍼 파라미터(Hyper parameter) 파라미터와 하이퍼 파라미터는 명확히 다른 개념입니다. 하지만 많은 사람들이 두 단어를 혼용해서 쓰고 있습니다. 특히, 하이퍼 파라미터를 파라미터라 칭하는 오류가 많습니다. 파라미터와 bkshin.tistory.com 위 블로그 글에 둘의 구분이 잘 정리되어 있다. 결론적으로 어떤 프로그램을 돌릴 때 처음 정해서 넣어주는 값은 '하이퍼 파라미터'라고 불러야하고, 분석이 진행되면서 정해지는 값은 '파라미터'라고 부르면 될 것 같다. Reference https://bkshin.tistory.com/entry/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-13-%ED%8C%8C%EB%9D%BC%..

ROC (Receiver Operating Characteristic) curve란 FPR (False positive rate)과 TPR (True Positive Rate)을 각각 x, y축으로 놓은 그래프이다. TPR과 FPR은 다음과 같이 정의된다. TPR (True Positive Rate): 1인 케이스에 대해 1로 바르게 예측하는 비율 (Sensitivity), 암 환자에 대해 암이라고 진단 FPR (False positive rate): 0인 케이스에 대해 1로 틀리게 예측하는 비율 (1-Specificity), 정상에 대해 암이라고 진단 이때 Sensitivity와 Specificity는 반비례한다 (Sensitivity와 1-Specificity는 비례). 모든 사람을 암이라고 진단: ..

쉽게는 딥러닝은 기계학습의 한 분야이고, 기계학습은 인공지능의 한 분야라고 이해하면 된다. 그래서 "딥러닝 ⊂ 기계학습 ⊂ 인공지능" 이다. 인공지능 (AI) 인공지능이란 인간처럼 생각하거나 행동하는 기계를 말하며, 이는 (인간처럼) 합리성을 가진 소프트웨어나 하드웨어를 말한다. 기계 학습 (머신 러닝, ML) 기계 학습은 인공지능 (AI)의 한 분야이기 때문에 AI를 "기계 학습이 아닌 AI"와 "기계 학습 기반 AI"로 나눌 수 있다. 전자는 규칙 기반의 AI로 "실내 온도가 몇 도 이상일 때 에어컨을 가동한다" 등의 규칙이 포함된다. 후자는 데이터로부터 학습하는 것으로 특정 업무 수행 능력이 점차 증가되는 AI이다. 기계 학습의 종류에는 다음이 있다. ① 지도학습 (Supervised learnin..