ML2 IBM Watson 신경망 기계 번역-1 신경망 기계 번역 이전편에서 예고한 대로 Watson의 번역 성능에 대해 어떤 방식으로 구동되어지는 지를 알아보고자 Watson Language Translation을 소개하는 페이지를 방문하였고 아래와 같은 정보가 있었다. 여기서 Neural Machine Translation(신경망 기계 번역)을 딥러닝을 사용하여 속도와 정확성을 높였다라고 소개하고 있다. 그래서 이 NMT에 대해 알아보게 되었다. 신경망 vs 통계 신경망과 통계라는 비교는 생각보다 쉽게 상상이되지 않는다. 하지만, 신경망이 모사하고자 하는 인간의 뇌를 생각하면 상상하기 쉬워진다. 인간의 뇌와 통계의 가장 큰 차이점은 이해력이라고 생각한다. 통계적 번역(Stastical Machine Translation)는 주어진 문장을 단어나 구.. 2020. 8. 27. [ML]성능 평가 평가의 중요도 머신러닝은 간단히 말해서 주어진 학습 데이터의 피처와 레이블을 학습하여 새로운 미지의 데이터를 정확히 예측할 수 있도록 하는 기법이라 볼 수 있다. 그리고 이러한 예측 성능에 대한 평가는 머신러닝 알고리즘 모델 또는 데이터 전처리의 개선 필요성에 대한 지표가 되어준다. 그래서 우리가 머신러닝을 공부하면서 꼭 알아야하는 것이 성능 평가이다. 분류 성능 평가 머신러닝에는 크게 지도 학습과 비지도 학습이 있다. 우리가 우선 알아볼 성능 평가는 지도 학습에 속하는 분류에 대한 평가이다. 분류는 주어진 레이블(정답값)을 통해 새롭게 주어지는 데이터에 대한 정답을 예측한다. 평가 지표 정확도(Accuracy) 위의 분류에 대한 정의를 통해 가장 먼저 떠오르는 평가는 무엇일까? 아마 대부분의 사람들이 .. 2020. 8. 7. 이전 1 다음