머신러닝3 머신러닝 리스크 관리 with 파이썬 - 내가 만든 모델은 내가 책임져야...!? [머신러닝 리스크 관리 with 파이썬]저자 : 패트릭 홀 , 제임스 커티스 , 파룰 판데이 저자(글) · 윤덕상 , 이상만 , 김경환 , 김광훈 , 장기식 번역출판 : 한빛미디발매 : 2024.05.10 암세포 조기 진단 모델과 신용평가 모델이 같을 수 없는 이유딥러닝 모델을 통해 암세포를 조기 진단하는 경우와 신용평가 모델을 구현하는 경우를 비교해보자. 딥러닝으로 암세포를 조기 진단하는 모델에서는 높은 정확도가 무엇보다 중요하다.정확히 암세포를 감지 할 수 있다면, 환자의 생명을 구하는데 큰 기여를 할 수 있다. 사실 그 정확도 조차도 암 발병 확률로 치환한다면 모델로서 나쁘지 않을 거라 생각한다. 어쨌든 이 경우, 설명 가능성은 상대적으로 덜 중요하고 모델이 암세포를 얼마나 정확하게 예측하는지가 .. 2024. 6. 15. [혼공학습단] 혼공머신 4주차 - 앙상블 모델 4가지 맛보기 선택미션 주차 진도 선택 미션 4주차 Chatper 05 ch.05(05-3) 앙상블 모델 손코딩 코랩화면 인증하기 앙상블 모델 앙상블(Ensemble)은 통일, 어울림를 뜻하는 프랑스어이다. 주로 음악에서 2인 이상이 하는 합주를 뜻한다. 그래서 앙상블 모델은 여러 모델을 결합해 보다 정확한 모델을 만드는 방법이라 정의할 수 있다. 보통 경험상 앙상블은 별도의 하이퍼파라미터를 주지 않아도 비교적 성능이 좋았는데, 여러 모델들이 결합되면서 기본적으로 오차가 줄어드는 원리를 가지고 있기 때문이라 생각했다. 책에서는 네 가지 앙상블 모델 방법을 소개하고 있다. 각각의 방법들을 직접 손코딩해보면서 실습해보자. 랜덤포레스트(Random Forest) 엑스트라 트리(Extra Trees) 그레이디언트 부스팅(Gr.. 2023. 7. 29. [혼공학습단] - 혼공머신 1주차(7/3 ~ 7/9) 기본미션 주차 진도 기본 미션 1주차 chapter 01 ~ 02 코랩 실습화면 캡쳐하기 마크다운 언어를 사용할 수 있는데 책에서 정리한 내용을 코랩으로 다시 옮겨보았다. 제목은 상관없지만 특정 스타일을 설정하는 마크다운에서는 이케이프 문자(\)를 활용하여, 텍스트 그대로 남겨두기로 했다, 선택미션 주차 진도 선택 미션 1주차 chapter 01 ~ 02 ch.02(02-1) 확인 문제 풀고, 풀이과정 정리하기 풀이과정 정리 1번 문제 하나만 보고 정리하기엔 아쉬운 문제라서 다음과 같은 도식을 가져왔다. 머신러닝은 크게 지도학습과 비지도학습으로 나눌 수 있다. 먼저 지도학습은 회귀, 분류로 구분이 되고, 비지도학습은 군집, 연관으로 나눌 수 있다. 관련 내용은 다른 레퍼런스가 많으니 구글링하면 될 것 같.. 2023. 7. 2. 이전 1 다음
