[ML] 끄적 거리는 단어사전

accuracy : 정확도
            : 훈련 정확도(training accuracy)와 평가 정확도(validation accuracy)간의
              차이가 과적합(overfitting)

AP : Average Precision (평균 정밀도)
     : train 할 때 정밀도 점수가 1.0에 가까우면 분류 기가 긍정적 탐지로 예측하는 것이
      실제로 올바른 예측 일 가능성이 높습니다

AR : Average Recall
     : 리콜은 "false negative rate"또는 데이터 세트의 총 오브젝트 수에 대한 실제 오브젝트 감지 비율을 측정합니다.
       점수가 1.0에 가까우면 데이터 세트에있는 거의 모든 객체가 모델에 의해 긍정적으로 감지됩니다


IoU (Intersection over Union)
     : 겹치는 부분 비율 0.0~1.0

 

 

• Supervised Learning (지도학습) : 정답을 알려주며 학습시키는것.
• Unsupervised Learning (비지도학습) : 정답을 따로 알려주지 않고 비슷한 데이터들을 군집화 하는것. 

       예를들면 개,고양이,호랑이,닭,오리 등을 비지도 학습을 한다고 하면

         다리가4개인 개,고양이,호랑이를 분류하고 다리가2개인 닭,오리.

         몸통에 무늬가 있는 고양이,호랑이를 분류하고, 날개가 있는 닭,오리로 분류...이런식이다.

• Reinforcement Learning(강화학습) : 알파고의 학습방법

        반복적인 행동을 통해 칭찬과 벌을 받아서 보상의 가중치를 최대화하는것이 목표.

 

Overfitting (과적합)

• 기계 학습에서 데이터에 대한 학습이 너무 많이 수행되는 현상으로, 학습 대상 데이터에 대한 오차는 감소하지만, 실제 사례에 적용할 경우 오차가 증가하는 문제를 수반함
• to collect more data to avoid overfitting
• Data augmentation can reduce overfitting and increase the ability of your model to generalize well.

 

 

PCs : Principal Components

PCA : Principal Components Analysis

• PCA extensions

ICA : Independent Component Analysis (ICA)

 

 

SVD : Singular value decomposition