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러닝백 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전 최신

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오늘 압도적인 런닝게임을 보여준 런닝백들 하이라이트 + 짧은 리그 근황 Update

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안녕하세요 미축남입니다. 이번 영상에선 오늘 게임중 가장 대단했던 런닝게임을 보여준 세 런닝백들의 짧은 하이라이트들을 모아봤습니다. 이 하이라이트 보면서 리그 근황에 대해서도 잠깐 이야기해보는 시간은 가져보겠습니다.

러닝 백주제 안의 멋진 사진을 볼 수 있습니다

 Update New  오늘 압도적인 런닝게임을 보여준 런닝백들 하이라이트 + 짧은 리그 근황
오늘 압도적인 런닝게임을 보여준 런닝백들 하이라이트 + 짧은 리그 근황 Update New

러닝백 – 나무위키 Update

러닝플레이의 경우 러닝백이 태클을 받아 다운이 되어도 시계가 멈추지 않고 계속 돌아가기 때문에 시간을 많이 잡아먹을 수 있다. 그만큼 상대가 공격할 때 시간을 사용하지 못하기 때문에 전략적인 시간사용을 위해 공을 들고 전진하는 것이 필요하다.

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[NFL] 미식축구 포지션 알아보기(러닝백 편) New

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 Update New  [NFL] 미식축구 포지션 알아보기(러닝백 편)
[NFL] 미식축구 포지션 알아보기(러닝백 편) Update

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Top 10 Runs (2015 Regular Season) | NFL Update

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러닝 백주제 안의 관련 사진

 New  Top 10 Runs (2015 Regular Season) | NFL
Top 10 Runs (2015 Regular Season) | NFL New

러닝 벨트 백 – 블랙 – 여성 | H&M KR New Update

운동 중 흐르는 땀을 흡수하여 쿨링감을 주는 기능성 퀵드라이 소재의 신축성 러닝 벨트. 지퍼로 여닫는 수납공간이 있어 소지품을 안전하게 보관할 수 있음. 플라스틱 버클로 핏 조절. 무게. 70 g. 사이즈. 모델의 신장은 175cm/5’9″이며 ONESIZE 사이즈를 착용했습니다 …

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한국에 거주하는 만 18세 이상 이용자만 주문할 수 있습니다

배송: 배송은 지정된 주소로 배송됩니다

영업일 기준 2~3일 이내에 배송되며 가격은 ₩2,500입니다

주문량이 많거나 세일 기간 중에는 배송이 더 오래 걸릴 수 있습니다

지불: Payco 전자 지갑을 포함한 대부분의 표준 카드 유형을 사용할 수 있습니다

은행 송금으로도 지불할 수 있습니다

또는 기프트 카드로 결제할 때 가장 적합한 결제 방법을 선택할 수 있습니다

자세한 내용은 H&M 고객 서비스 페이지를 방문하세요

* 반품/환불에 대한 자세한 사항은 고객센터 페이지를 참조하시기 바랍니다.

[미식축구 1분 레슨] 런닝백이라는 포지션 Update

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#NFL #미식축구 #shorts

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 Update  [미식축구 1분 레슨] 런닝백이라는 포지션
[미식축구 1분 레슨] 런닝백이라는 포지션 Update

러닝 필수품 나이키 웨이스트 백 구입 및 후기 : 네이버 블로그 Update New

Jan 27, 2020 · 러닝 필수품 나이키 웨이스트 구입 및 후기 … 제품의 윗면에도 러닝 시 필요한 제품이라는 홍보 사진이 붙여져 있네요. 제품의 소재는 폴리에스터 100%, 라이닝:나일론 100%이고, 중량은 130g으로 엄청나게 가볍습니다.

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런닝필수품으로 휴대폰을 들고 다닐때 아주 좋은 아이템입니다

기본적으로 데일리 패션 아이템으로 쉽게 소화할 수 있다

구매를 원하시면 아래 링크를 참고해주세요.

쿼터백 MVP 후보 vs 런닝백 MVP 후보 꿀잼 명경기!! Update

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주제에서 더 많은 유용한 정보 보기 러닝 백

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#NFL #하이라이트 #미식축구

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 Update  쿼터백 MVP 후보 vs 런닝백 MVP 후보 꿀잼 명경기!!
쿼터백 MVP 후보 vs 런닝백 MVP 후보 꿀잼 명경기!! Update

얼게이트러닝벨트 추천 2022년 인기제품 비교 Update

Mar 15, 2022 · 러닝벨트 W8101 수화 패니 허리 팩 여행 머니 트레일 마라톤 체육관 운동 피트니스 휴대 전화 홀더 가방, SM 블랙 250ml 플라스크 51,700 원 10% 46,500 원

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얼게이트 런닝벨트가 추천하는 2022년 인기상품을 비교해보자

얼게이트 러닝벨트 추천 랭킹 할인가격정보, 스펙, 가격비교, 리뷰, 리뷰정보입니다

14,000원 ​​29% 9,900원

2 플립 벨트 러닝 러닝 휴대폰 스마트폰 밴드 허리 벨크로 포켓 스포츠, 옵션-1, L 21,000원 ​​31% 14,300원

3 YUYU 런닝백 허리가방 폰방수파우치 체육관가방 스포츠벨트 허리팩 수상스포츠 벨트홀더, 그린 20,500원 13% 17,700원

4 YUYU 러닝 백 허리 가방 전화 방수 파우치 체육관 가방 스포츠 벨트 허리 팩 수상 스포츠 벨트 홀더 홀드, 블루 2 20,500 위안 10% 18,400 위안

5 러닝 힙색 아웃도어 남녀공용 아웃도어 마라톤 운동기구 수납투어 다목적 물병파우치 네이비 럭셔리 25,500원 48% 13,100원

6 프로페셔널 런닝 웨이스트백 스포츠 벨트 파우치 휴대폰 케이스 남성 여성 은폐 파우치 체육관 스포츠백 러닝 벨트 웨이스트 팩, 컬러 28,300원 28% 20,300원

7 스포츠 포켓 물병 런닝 하이킹 필수품, 【노멀 타입】블랙 39,300원 50% 19,600원

8 AONIJIE E809 하이드레이션 패니팩 웨이스트백 범백 러닝 벨트 물병 거치대 조가 마라톤 대회 휘트니스 짐 여행, 로즈 시니어 보틀 43,600원 21% 34,400원

9 스포츠 포켓 물병 러닝 하이킹 워킹 필수품, 블랙 45,400원 47% 23,900원

10 스포츠 포켓 물병 달리기 등산 필수품 라이트 그레이 45,400원 47% 23,900원

11 스포츠 포켓 물병 러닝 하이킹 워킹 필수품, 블랙 패턴 45,400원 47% 23,900원

12 스포츠 포켓 물병 러닝 하이킹 워킹 필수품 라이트 그레이 [+ 물병] 53,400원 44% 29,500원

13 스포츠 포켓 물병 러닝 하이킹 워킹 필수품, 다크 그레이 45,400원 47% 23,900원

14 AONIJIE 런닝 하이드레이션 웨이스트팩 2개 물병 170ml 가방 벨트보틀 폰홀더 방수 조깅, 블랙보틀 41,000원 ​​6% 38,300원

15 스포츠 포켓 물병 런닝 하이킹 필수품, 헴프 그레이 [+물병] 53,400원 44% 29,500원

16 스포츠 포켓 + 물병 러닝 하이킹 워킹 필수품, 블랙 [+물병] 53,400원 44% 29,500원

17 스포츠 포켓 물병 런닝 하이킹 필수품, 다크 그레이 45,400원 47% 23,900원

18 스포츠 포켓 with 물병 러닝 하이킹 워킹 필수품, 다크 그레이 [+ 물병] 53,400원 44% 29,500원

19 스포츠 포켓 물병 러닝 하이킹 워킹 필수품, 헴프 블랙 [+물병] 53,400원 44% 29,500원

20 AONIJIE W938S 슬림 조깅 런닝 허리벨트 백팩 여행 머니 트레일 마라톤 체육관 운동 휘트니스 6.9 휴대폰 거치대 SM 풀블랙 51,100원 21% 40,300원

21 런닝벨트 W8101 하이드레이션 패니허리팩 여행용 머니백 트레일 마라톤 체육관 운동 휘트니스 휴대폰 거치대 가방 SM 블랙 250ml 플라스크 51,700원 10% 46,500원

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23 런닝 힙색 아웃도어 남녀공용 아웃도어 마라톤 운동기구 수납투어 다목적 물병파우치 블루 럭셔리 25,500원 48% 13,100원

24 런닝 힙색 아웃도어 남녀공용 아웃도어 마라톤 운동기구 수납투어 다목적 물병가방, 그레이 [물병 수납형] 기본형 27,100원 45% 14,700원

25 런닝 힙색 아웃도어 남녀공용 아웃도어 마라톤 운동기구 수납투어 다목적 물병가방, 블루 [물병 수납형] 프리미엄형 28,200원 43% 15,800원

26 런닝 힙색 아웃도어 남녀공용 아웃도어 마라톤 운동기구 수납투어 다목적 물병가방, 네이비 [물병 수납형] 기본형 27,100원 45% 14,700원

27 런닝 힙색 아웃도어 남녀공용 아웃도어 마라톤 운동기구 수납투어 다목적 물병가방, 블랙 [물병 수납형] 럭셔리 28,200원 43% 15,800원

28 런닝 힙색 아웃도어 남녀공용 아웃도어 마라톤 운동기구 수납투어 다목적 물병가방, 블루 [물병 수납형] 기본형 27,100원 45% 14,700원

얼게이트 러닝 벨트의 가격은 얼마인가요? 얼게이트 런닝벨트 가격 안내드립니다

자세한 내용은 본문을 참조하십시오

얼게이트 러닝 벨트의 추천 상품 순위는? 얼게이트 러닝벨트의 추천 순위를 알려드립니다

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\”NFL의 홍길동\” 레전드 배리 샌더스 이야기 #BarrySanders Update

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이번 영상에선 NFL역사상 가장 홍길동 같이 동에번쩍 서에번쩍이였던 선수에 대해 이야기해 볼까 합니다. 이 선수는 스피드도 스피드지만 민첩성과 날렵함이 정말 사람에게서 나올 수 있는 능력인지 되묻게 만들었던 선수입니다. 10년간의 짧고 굵었던 커리어를 통해 많은 기록들을 갈아치우고 많은 사람들에게 최고의 런닝백이라고 칭찬받았던 이 선수, 배리 샌더스에 대해 더 알아볼까요?

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\”NFL의 홍길동\” 레전드 배리 샌더스 이야기 #BarrySanders New

[NFL] 내 맘대로 뽑아보는 TOP 5 러닝백 : 네이버 블로그 New

Aug 12, 2009 · 8. 12:31. 내 맘대로 뽑아보는 시리즈는 말 그대로 내 맘대로 뽑고 있어서 속도감있게 진행해보겠습니다. 이번에는 러닝백입니다. 최근 리그는 러닝백들에게 좀 가혹합니다. 분명히 팀 오펜스에서 비중도 크고 스타선수들도 많은 포지션이지만 부상도 잦은 편이고 …

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🔥폭염특집-2🔥 운동의 질을 올려주는, 제가 자주 쓰는 찐템 5개를 소개합니다!! Update

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오늘은 제가 러닝과 등산을 할 때
실제로 자주 쓰는 찐템들을 가지고 왔어요! (광고x)
아직 전문적인 장비에 대해 많이 알지는 못하지만
앞으로도 다양하게 써보면서 좋은 아이템 있음 여러분들께 또 소개해드릴게요!
영상 재밌게 보시고
여러분들의 찐템도 공유해 주시고
그간 궁금한 제품이 있었다면 댓글로 많이 많이 남겨주세요~!
#leesiyoung #이시영의땀티 #운동템리뷰
‘이시영의 땀티’채널을 사랑하는 외국인 팬분들을 위해 외국어 자막을 첨부하였습니다.
본 영상의 자막은 통합 언어 플랫폼 ‘플리토’와 함께합니다.
Subtitles in foreign languages are provided for everyone who loves ‘ Lee-siyoung’s ddamtv ‘.
All subtitles are provided by an integrated language platform, Flitto.
https://www.flitto.com/business/video-translation

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 Update  🔥폭염특집-2🔥 운동의 질을 올려주는, 제가 자주 쓰는 찐템 5개를 소개합니다!!
🔥폭염특집-2🔥 운동의 질을 올려주는, 제가 자주 쓰는 찐템 5개를 소개합니다!! Update

Machine Learning Glossary – Google Developers 업데이트

Mar 04, 2022 · bias (math) An intercept or offset from an origin. Bias (also known as the bias term) is referred to as b or w0 in machine learning models. For example, bias is the b in the following formula: y ′ = b + w 1 x 1 + w 2 x 2 + … w n x n. Not to be confused with bias in ethics and fairness or prediction bias.

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이 용어집은 일반적인 기계 학습 용어와 TensorFlow 관련 용어를 정의합니다

참고: 불행히도 2021년 7월부터 이 기계 학습 용어집의 영어 이외의 버전은 더 이상 제공하지 않습니다

알고 계셨습니까? 상단 탐색 모음의 용어집 드롭다운에서 주제를 선택하여 용어집을 필터링할 수 있습니다

A

A/B 테스트

두 가지(또는 그 이상) 기술(“A”와 “B”)을 ​​비교하는 통계적 방법은 일반적으로 기존 업체와 새로운 경쟁업체를 비교합니다

A/B 테스트는 어떤 기술이 더 잘 수행되는지 확인하는 것뿐만 아니라 그 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 이해하는 것을 목표로 합니다

A/B 테스트는 일반적으로 하나의 측정을 사용하여 두 가지 기술만 고려하지만 유한한 수의 기술 및 측정에 적용할 수 있습니다

정확도

분류 모델이 맞았던 예측의 비율입니다

다중 클래스 분류에서 정확도는 다음과 같이 정의됩니다

$$\text{정확도} = \frac{\text{올바른 예측}} {\text{총 예제 수}}$$

이진 분류에서 정확도는 다음과 같이 정의됩니다

$$\text{정확도} = \frac{\text{참 긍정} + \text{참 부정}} {\text{총 예제 수}}$$

참 긍정과 참 부정을 보십시오

정확성과 재현율을 대조합니다

추가 메모를 보려면 아이콘을 클릭하십시오

클래스 불균형 데이터 세트에서 높은 정확도가 항상 좋은 모델을 의미하는 것은 아닙니다

예를 들어, 어떤 아열대 도시에서는 1세기에 약 24번 눈이 내립니다

따라서 매일 “눈 없음”을 자동으로 예측하는 이진 분류 눈 예측 모델은 약 99.93% 정확합니다

99.93% 정확도가 매우 높은 것처럼 보이지만 실제로 모델에는 예측력이 없습니다

정확도는 분류 모델의 예측이 얼마나 중요한지 결정하기 위한 많은 메트릭 중 하나일 뿐입니다

예를 들어, 정밀도와 재현율은 일반적으로 클래스 불균형 데이터 세트.

작업을 평가할 때 정확도보다 더 유용한 메트릭입니다

#알

강화 학습에서 에이전트가 환경 상태 간에 전환하는 메커니즘입니다

에이전트는 정책.

활성화 기능을 사용하여 작업을 선택합니다

이전 계층의 모든 입력에 대한 가중치 합을 취한 다음 출력 값(일반적으로 비선형)을 생성하고 다음 계층에 전달하는 함수(예: ReLU 또는 시그모이드)

능동 학습

알고리즘이 학습하는 데이터 중 일부를 선택하는 훈련 접근 방식입니다

능동적 학습은 라벨이 붙은 예가 드물거나 얻기에 비용이 많이 들 때 특히 가치가 있습니다

맹목적으로 다양한 범위의 레이블이 지정된 예제를 찾는 대신 활성 학습 알고리즘은 학습에 필요한 특정 범위의 예제를 선택적으로 찾습니다.

AdaGrad

각 매개변수의 기울기를 재조정하여 각 매개변수에 독립적인 학습률을 효과적으로 제공하는 정교한 기울기 하강 알고리즘입니다

전체 설명은 이 문서를 참조하십시오

에이전트

#알

강화 학습에서 정책을 사용하여 환경 상태 간의 전환에서 얻을 수 있는 기대 수익을 최대화하는 엔터티

응집 클러스터링

#클러스터링

계층적 클러스터링.

이상 탐지를 참조하십시오

이상값을 식별하는 프로세스입니다

예를 들어, 특정 기능에 대한 평균이 100이고 표준 편차가 10인 경우 이상 감지는 값 200을 의심스러운 것으로 표시해야 합니다

AR

증강 현실.

PR 곡선 아래 영역의 약어

PR AUC(PR 곡선 아래 면적).

ROC 곡선 아래 면적을 참조하십시오

AUC(ROC 곡선 아래 영역).

인공 일반 지능 참조

광범위한 문제 해결, 창의성 및 적응성을 보여주는 인간이 아닌 메커니즘입니다

예를 들어, 인공 일반 지능을 시연하는 프로그램은 텍스트를 번역하고 교향곡을 작곡하고 아직 발명되지 않은 게임에 뛰어날 수 있습니다

인공 지능

복잡한 작업을 해결할 수 있는 인간이 아닌 프로그램 또는 모델입니다

예를 들어, 텍스트를 번역하는 프로그램이나 모델이나 방사선 영상에서 질병을 식별하는 프로그램이나 모델은 모두 인공 지능을 나타냅니다.

공식적으로 기계 학습은 인공 지능의 하위 분야입니다

그러나 최근 몇 년 동안 일부 조직에서는 인공 지능과 기계 학습이라는 용어를 혼용하여 사용하기 시작했습니다

주의

#언어

데이터 종속 방식으로 입력 집합에서 정보를 집계하는 광범위한 신경망 아키텍처 메커니즘 중 하나입니다

일반적인 주의 메커니즘은 입력 집합에 대한 가중치 합으로 구성될 수 있으며, 여기서 각 입력의 가중치는 신경망의 다른 부분에서 계산됩니다

Transformers.

속성의 빌딩 블록

#공평

기능의 동의어입니다

공정하게, 속성은 종종 개인과 관련된 특성을 나타냅니다.

속성 샘플링

#df

각 의사 결정 트리가 조건을 학습할 때 가능한 기능의 임의 하위 집합만 고려하는 의사 결정 포리스트를 훈련하기 위한 전술입니다

일반적으로 각 노드에 대해 서로 다른 기능 하위 집합이 샘플링됩니다

대조적으로, 속성 샘플링 없이 의사결정 트리를 훈련할 때 각 노드에 대해 가능한 모든 기능이 고려됩니다.

AUC(ROC 곡선 아래 영역)

가능한 모든 분류 임계값을 고려하는 평가 메트릭

ROC 곡선 아래 영역은 분류자가 무작위로 선택한 부정적인 예가 긍정적인 것보다 무작위로 선택한 긍정적인 예가 실제로 긍정적인 것이라고 더 확신할 확률입니다

증강 현실입니다

#영상

컴퓨터 생성 이미지를 현실 세계에 대한 사용자 관점에 겹쳐서 합성 보기를 제공하는 기술

자동화 편향

#공평

인간의 의사결정자가 자동화되지 않은 정보보다 자동화된 의사결정 시스템의 권장 사항을 선호하는 경우, 자동화된 의사결정 시스템이 오류를 범하더라도.

평균 정밀도

순위가 매겨진 결과 시퀀스의 성능을 요약하기 위한 메트릭입니다

평균 정밀도는 각 관련 결과(이전 결과에 비해 회수율이 증가하는 순위 목록의 각 결과)에 대한 정밀도 값의 평균을 취하여 계산됩니다

PR 곡선 아래 영역 참조

축 정렬 조건

#df

의사 결정 트리에서 단일 기능만 포함하는 조건입니다

예를 들어 영역이 피처인 경우 다음은 축 정렬 조건입니다

area > 200

비스듬한 조건과 대조.

B

역전파

신경망에서 경사하강법을 수행하기 위한 기본 알고리즘입니다

먼저 각 노드의 출력 값은 순방향 패스에서 계산(및 캐시)됩니다

그런 다음, 각 매개변수에 대한 오차의 편미분은 그래프를 통한 역방향 패스.

배깅에서 계산됩니다

#df

각 구성 모델이 교체로 샘플링된 훈련 예제의 무작위 하위 집합에 대해 훈련하는 앙상블을 훈련하는 방법입니다

예를 들어, 랜덤 포레스트는 배깅으로 훈련된 결정 트리의 모음입니다

배깅이라는 용어는 bootstrap aggregating.

bag of words의 약자입니다

#언어

순서에 관계없이 구 또는 구절에 있는 단어의 표현

예를 들어, bag of words는 다음 세 가지 구문을 동일하게 나타냅니다

개가 점프합니다

개를 점프

개 점프

각 단어는 희소 벡터의 인덱스에 매핑되며, 벡터에는 어휘의 모든 단어에 대한 인덱스가 있습니다

예를 들어, the dog jumps라는 문구는 단어, dog, jumps에 해당하는 3개의 인덱스에서 0이 아닌 값을 갖는 특징 벡터에 매핑됩니다

0이 아닌 값은 다음 중 하나일 수 있습니다

단어의 존재를 나타내는 1

단어가 가방에 나타난 횟수

예를 들어, 구 are the maroon dog is a dog with maroon fur, 적갈색과 dog는 모두 2로 표시되고 다른 단어는 1로 표시됩니다.

개수의 로그와 같은 다른 값 단어가 가방에 나타나는 횟수.

기준선

다른 모델(일반적으로 더 복잡한 모델)의 성능을 비교하기 위한 기준점으로 사용되는 모델입니다

예를 들어, 로지스틱 회귀 모델은 심층 모델의 좋은 기준선 역할을 할 수 있습니다.

특정 문제의 경우 기준선은 모델 개발자가 새 모델이 유용하기 위해 새 모델이 달성해야 하는 최소 예상 성능을 수량화하는 데 도움이 됩니다

모델 훈련의 한 번의 반복(즉, 한 번의 그래디언트 업데이트)에 사용된 예제 세트

배치 크기.

배치 정규화도 참조하십시오

은닉층에서 활성화 함수의 입력 또는 출력을 정규화합니다

배치 정규화는 다음과 같은 이점을 제공할 수 있습니다

이상치 가중치로부터 보호하여 신경망을 보다 안정적으로 만듭니다

가중치로부터 보호하여 보다 안정적으로 만듭니다

더 높은 학습률 사용..

과적합 줄이기..

배치 크기

배치의 예제 수입니다

예를 들어, SGD의 배치 크기는 1인 반면 미니 배치의 배치 크기는 일반적으로 10에서 1000 사이입니다

배치 크기는 일반적으로 훈련 및 추론 중에 고정됩니다

그러나 TensorFlow는 동적 배치 크기를 허용합니다

베이지안 신경망

가중치 및 출력의 불확실성을 설명하는 확률적 신경망

표준 신경망 회귀 모델은 일반적으로 스칼라 값을 예측합니다

예를 들어, 모델은 853,000의 집 가격을 예측합니다

대조적으로 베이지안 신경망은 값의 분포를 예측합니다

예를 들어, 모델은 67,200의 표준 편차로 853,000의 주택 가격을 예측합니다

베이지안 신경망은 베이지안 정리에 의존하여 가중치와 예측의 불확실성을 계산합니다

베이지안 신경망은 의약품과 관련된 모델과 같이 불확실성을 정량화하는 것이 중요한 경우에 유용할 수 있습니다

베이지안 신경망은 과적합을 방지하는 데도 도움이 됩니다

베이지안 최적화

베이지안 학습 기술을 통해 불확실성을 정량화하는 대리를 대신 최적화하여 계산 비용이 많이 드는 목적 함수를 최적화하기 위한 확률적 회귀 모델 기술입니다

베이지안 최적화는 그 자체가 매우 비싸기 때문에 하이퍼파라미터 선택과 같이 매개변수 수가 적은 평가 비용이 많이 드는 작업을 최적화하는 데 일반적으로 사용됩니다

벨만 방정식

#알

강화 학습에서 최적의 Q-함수에 의해 충족되는 다음 항등:

\[Q(s, a) = r(s, a) + \gamma \mathbb{E}_{s’|s,a} \max_{a’} Q(s’, a’))\]

강화 학습 알고리즘은 이 ID를 적용하여 다음 업데이트 규칙을 통해 Q-학습을 생성합니다

\[Q(s,a) \gets Q(s,a) + \alpha \left[r(s,a) + \gamma \displaystyle\max_{\substack{a_1}} Q(s’,a’) – Q(s,a) \right] \]

강화 학습 외에도 Bellman 방정식에는 동적 프로그래밍에 대한 응용 프로그램이 있습니다

Bellman Equation..에 대한 Wikipedia 항목을 참조하십시오

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

#언어

텍스트 표현을 위한 모델 아키텍처

훈련된 BERT 모델은 텍스트 분류 또는 기타 ML 작업을 위한 더 큰 모델의 일부로 작동할 수 있습니다

BERT에는 다음과 같은 특성이 있습니다

Transformer 아키텍처를 사용하므로 self-attention.

아키텍처에 의존하므로

Transformer의 인코더 부분을 사용합니다

인코더의 역할은 분류와 같은 특정 작업을 수행하는 것이 아니라 좋은 텍스트 표현을 생성하는 것입니다

Transformer의 일부입니다

인코더의 역할은 분류와 같은 특정 작업을 수행하는 것이 아니라 좋은 텍스트 표현을 생성하는 것입니다

양방향입니다..

비지도 학습에 마스킹을 사용합니다

BERT의 변형은 다음과 같습니다

ALBERT는 A Light BERT.

ight의 약자입니다

LaBSE.

BERT.

편향(윤리/공정성)에 대한 개요는 Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processing을 참조하십시오

#공평

1

어떤 사물, 사람, 집단에 대한 고정관념, 편견 또는 편애

이러한 편향은 데이터 수집 및 해석, 시스템 설계, 사용자가 시스템과 상호 작용하는 방식에 영향을 줄 수 있습니다

이러한 유형의 편향에는 다음이 포함됩니다.

2

샘플링 또는 보고 절차로 인해 발생하는 체계적인 오류

이러한 유형의 편향에는 다음이 포함됩니다

기계 학습 모델 또는 예측 편향.

편향(수학)의 편향 용어와 혼동하지 마십시오

원점에서의 절편 또는 오프셋

편향(편향 항이라고도 함)은 기계 학습 모델에서 b 또는 w 0이라고 합니다

예를 들어, 편향은 다음 공식에서 b입니다

$$y’ = b + w_1x_1 + w_2x_2 + … w_nx_n$$

윤리와 공정성의 편향 또는 예측 편향과 혼동하지 마십시오.

bigram

#seq #언어

N=2.

양방향인 N-gram

#언어

텍스트의 대상 섹션 앞뒤에 있는 텍스트를 평가하는 시스템을 설명하는 데 사용되는 용어입니다

대조적으로, 단방향 시스템은 텍스트의 대상 섹션 앞에 있는 텍스트만 평가합니다

예를 들어 다음 질문에서 밑줄을 나타내는 단어에 대한 확률을 결정해야 하는 마스크 언어 모델을 고려하십시오

당신에게 _____은(는) 무엇입니까? 단방향 언어 모델은 “What”, “is” 및 “the”라는 단어가 제공하는 컨텍스트에만 확률을 기반으로 해야 합니다

대조적으로, 양방향 언어 모델은 “함께” 및 “당신”에서 컨텍스트를 얻을 수도 있으며, 이는 모델이 더 나은 예측을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다

양방향 언어 모델

#언어

이전 및 다음 텍스트.

이진 분류를 기반으로 텍스트 발췌문에서 주어진 토큰이 주어진 위치에 존재할 확률을 결정하는 언어 모델

상호 배타적인 두 클래스 중 하나를 출력하는 분류 작업 유형입니다

예를 들어, 이메일 메시지를 평가하고 “스팸” 또는 “스팸 아님”을 출력하는 기계 학습 모델은 이진 분류기입니다.

다중 클래스 분류와 대조

이진 조건

#df

일반적으로 예 또는 아니오인 두 가지 가능한 결과만 있는 조건입니다

예를 들어 다음은 이진 조건입니다

온도 >= 100

논-바이너리 조건과의 대조.

비닝

버킷팅 참조

BLEU(이중 언어 평가 연구)

#언어

0.0에서 1.0 사이의 점수로 두 가지 인간 언어(예: 영어와 러시아어) 간의 번역 품질을 나타냅니다

BLEU 점수 1.0은 완벽한 번역을 나타냅니다

0.0의 BLEU 점수는 끔찍한 번역을 나타냅니다

부스팅

모델이 현재 잘못 분류하고 있는 예를 가중하여 단순하고 매우 정확하지 않은 분류기 세트(“약한” 분류기라고 함)를 높은 정확도의 분류기(“강한” 분류기)로 반복적으로 결합하는 기계 학습 기술.

경계 상자

#영상

이미지에서 아래 이미지의 강아지와 같이 관심영역을 중심으로 한 직사각형의 (x,y) 좌표.

방송

행렬 수학 연산에서 피연산자의 모양을 해당 연산과 호환되는 차원으로 확장합니다

예를 들어, 선형 대수학에서는 행렬 더하기 연산의 두 피연산자가 동일한 차원을 가져야 합니다

결과적으로 길이가 n인 벡터에 (m, n) 형태의 행렬을 추가할 수 없습니다

브로드캐스팅은 각 열 아래로 동일한 값을 복제하여 길이 n의 벡터를 모양(m,n)의 행렬로 가상적으로 확장함으로써 이 연산을 가능하게 합니다

예를 들어, 다음 정의가 주어지면 선형 대수는 A+B를 금지하기 때문에 A B는 차원이 다릅니다

A = [[7, 10, 4], [13, 5, 9]] B = [2]

그러나 브로드캐스트는 B를 가상으로 확장하여 작업 A+B를 가능하게 합니다

See also  Best Choice 주민등록증 Update
[[2, 2, 2], [2, 2, 2]]

따라서 A+B는 이제 유효한 연산입니다

[[7, 10, 4], + [[2, 2, 2], = [[ 9, 12, 6], [13, 5, 9]] [2, 2, 2]] [15, 7, 11]]

자세한 내용은 NumPy의 브로드캐스팅에 대한 다음 설명을 참조하십시오.

버킷팅

일반적으로 값 범위를 기반으로 (일반적으로 연속) 기능을 버킷 또는 빈이라는 여러 이진 기능으로 변환합니다

예를 들어, 온도를 단일 연속 부동 소수점 기능으로 나타내는 대신 온도 범위를 개별 빈으로 나눌 수 있습니다

10분의 1도에 민감한 온도 데이터가 주어지면 0.0도에서 15.0도 사이의 모든 온도는 하나의 빈에 넣을 수 있고 15.1도에서 30.0도는 두 번째 빈이 될 수 있고 30.1도에서 50.0도는 세 번째 빈이 될 수 있습니다

C

교정 층

일반적으로 예측 편향을 설명하기 위한 예측 후 조정입니다

조정된 예측 및 확률은 관찰된 레이블 집합의 분포와 일치해야 합니다.

#recsystems

추천 시스템에서 선택한 초기 추천 세트입니다

예를 들어, 100,000권의 책을 제공하는 서점을 생각해 보십시오

후보 생성 단계는 특정 사용자에게 적합한 책의 목록을 훨씬 더 작게 만듭니다(예: 500개)

그러나 500개라도 사용자에게 추천하기에는 너무 많습니다

그 후 더 비싼 추천 시스템 단계(예: 점수 매기기 및 순위 재지정)는 500개를 훨씬 더 작고 유용한 추천 세트로 축소합니다

모든 긍정적인 항목에 대해 확률이 계산되는 훈련 시간 최적화 레이블, 예를 들어 softmax를 사용하지만 음수 레이블의 임의 샘플에 대해서만

예를 들어, 레이블이 beagle 및 dog 후보 샘플링이 있는 경우 나머지 클래스(cat, lollipop, fence)의 임의 하위 집합 외에 비글 및 개 클래스 출력에 대한 예측 확률과 해당 손실 항을 계산합니다

아이디어는 긍정적인 클래스가 항상 적절한 긍정적인 강화를 받는 한 부정적인 클래스는 덜 빈번한 부정적인 강화로부터 학습할 수 있다는 것입니다

이는 실제로 경험적으로 관찰됩니다

후보 샘플링의 동기는 모든 부정.

범주형 데이터에 대한 예측을 계산하지 않음으로써 계산 효율성이 향상된다는 것입니다

가능한 값의 개별 집합이 있는 기능입니다

예를 들어 가능한 세 가지 값의 개별 집합이 있는 house style 이라는 범주형 기능을 고려합니다

튜더 왕가

농장

식민지 주민

주택 스타일을 범주형 데이터로 표현함으로써 모델은 tudor , ranch , colony 가 주택 가격에 미치는 개별적인 영향을 학습할 수 있습니다

때때로 이산 집합의 값은 상호 배타적이며 주어진 값에 하나의 값만 적용될 수 있습니다

예시

예를 들어 자동차 제조업체 범주형 기능은 예를 들어 하나의 값( Toyota )만 허용할 수 있습니다

다른 경우에는 둘 이상의 값이 적용될 수 있습니다

단일 집은 두 가지 이상의 색상으로 칠할 수 있으므로 집 색상 범주 특성을 사용하면 단일 예에 여러 값(예: 노란색 및 검은색)이 있을 수 있습니다.

범주 특성은 때때로 개별 특성이라고 합니다

수치 데이터.

인과 언어 모델

#언어

단방향 언어 모델.

언어 모델링에서 서로 다른 방향 접근 방식을 대조하기 위해 양방향 언어 모델을 참조하십시오

중심

#클러스터링

k-평균 또는 k-중앙값 알고리즘에 의해 결정된 클러스터의 중심입니다

예를 들어, k가 3이면 k-평균 또는 k-중앙값 알고리즘은 3개의 중심을 찾습니다

중심 기반 클러스터링

#클러스터링

데이터를 비계층적 클러스터로 구성하는 클러스터링 알고리즘의 범주입니다

k-means는 가장 널리 사용되는 중심 기반 클러스터링 알고리즘입니다

계층적 클러스터링 알고리즘과 대조됩니다

체크포인트

특정 시간에 모델 매개변수의 상태를 캡처하는 데이터입니다

체크포인트를 사용하면 모델 가중치를 내보내거나 여러 세션에서 교육을 수행할 수 있습니다

체크포인트는 또한 과거 오류(예: 작업 선점).

클래스를 계속하도록 훈련할 수 있습니다

레이블에 대해 열거된 대상 값 세트 중 하나입니다

예를 들어 스팸을 탐지하는 이진 분류 모델에서 두 클래스는 스팸이 아니라 스팸입니다

개 품종을 식별하는 다중 클래스 분류 모델에서 클래스는 푸들, 비글, 퍼그 등입니다

분류 모델

둘 이상의 개별 클래스를 구별하는 모델 유형입니다

예를 들어, 자연어 처리 분류 모델은 입력 문장이 프랑스어, 스페인어 또는 이탈리아어인지 여부를 결정할 수 있습니다

회귀 모델과 비교합니다

분류 임계값

포지티브 클래스와 네거티브 클래스를 구분하기 위해 모델의 예측 점수와 비교되는 스칼라 값 기준입니다

로지스틱 회귀 결과를 이진 분류에 매핑할 때 사용됩니다

예를 들어, 특정 이메일 메시지가 스팸일 확률을 결정하는 로지스틱 회귀 모델을 고려하십시오

분류 임계값이 0.9인 경우 0.9 이상의 로지스틱 회귀 값은 스팸으로 분류되고 0.9 미만은 스팸이 아닌 것으로 분류됩니다

클래스 불균형 데이터 세트

두 클래스의 레이블이 상당히 다른 빈도를 갖는 이진 분류 문제입니다

예를 들어, 예제 중 0.0001개가 긍정적인 레이블이 있고 0.9999개가 부정적인 레이블이 있는 질병 데이터 세트는 클래스 불균형 문제이지만, 예제 중 0.51개가 한 팀이 이기고 레이블이 0.49인 축구 경기 예측 변수는 그렇지 않습니다

클래스 불균형 문제

클리핑

다음 중 하나 또는 둘 다를 수행하여 이상값을 처리하는 기술:

최대 임계값보다 큰 특성 값을 해당 최대 임계값까지 줄입니다

최대 임계값보다 큰 값을 해당 최대 임계값까지 줄입니다

최소 임계값보다 작은 특성 값을 해당 최소 임계값까지 증가시킵니다

예를 들어, 특정 기능에 대한 값의 <0.5%가 40-60 범위 밖에 있다고 가정합니다

이 경우 다음을 수행할 수 있습니다

60을 초과하는 모든 값을 정확히 60으로 클리핑합니다

40 미만의 모든 값을 정확히 40으로 클리핑합니다

또한 클리핑을 사용하여 훈련 중에 지정된 범위 내에서 그라디언트 값을 강제로 적용할 수 있습니다.

Cloud TPU

#텐서플로우 #구글클라우드

Google Cloud Platform.

클러스터링에서 머신 러닝 워크로드의 속도를 높이도록 설계된 특수 하드웨어 가속기입니다

#클러스터링

특히 비지도 학습 중에 관련 예를 그룹화합니다

모든 예제가 그룹화되면 인간은 선택적으로 각 클러스터에 의미를 제공할 수 있습니다.

많은 클러스터링 알고리즘이 존재합니다

예를 들어 k-평균 알고리즘은 다음 다이어그램과 같이 중심에 대한 근접성을 기반으로 예제를 클러스터링합니다

그런 다음 인간 연구원은 클러스터를 검토하고, 예를 들어 클러스터 1을 “난쟁이 나무”로 레이블을 지정하고 클러스터 2를 “전체 크기 나무”로 지정할 수 있습니다

또 다른 예로, 다음과 같이 중심점에서 예제의 거리를 기반으로 하는 클러스터링 알고리즘을 고려하십시오

공동 적응

뉴런이 전체 네트워크의 동작에 의존하는 대신 특정 다른 뉴런의 출력에만 거의 전적으로 의존하여 훈련 데이터의 패턴을 예측할 때

co-adaptation을 일으키는 패턴이 validation data에 없다면 co-adaptation은 overfitting을 일으킨다

드롭아웃 정규화는 드롭아웃이 뉴런이 특정 다른 뉴런에만 의존할 수 없도록 하기 때문에 공동 적응을 감소시킵니다

협업 필터링

#재활용

다른 많은 사용자의 관심사를 기반으로 한 사용자의 관심사에 대해 예측합니다

협업 필터링은 추천 시스템.

조건에서 자주 사용됩니다

#df

의사결정 트리에서 표현식을 평가하는 모든 노드입니다

예를 들어, 의사 결정 트리의 다음 부분에는 두 가지 조건이 있습니다

조건은 분할 또는 테스트라고도 합니다

대조 조건과 리프.

참조:

확증 편향

#공평

자신의 기존 신념이나 가설을 확인하는 방식으로 정보를 검색, 해석, 선호 및 회상하는 경향

기계 학습 개발자는 기존 신념을 뒷받침하는 결과에 영향을 미치는 방식으로 데이터를 실수로 수집하거나 레이블을 지정할 수 있습니다

확증 편향은 암묵적 편향의 한 형태입니다

실험자의 편향은 실험자가 기존 가설이 확인될 때까지 모델을 계속 훈련시키는 확증 편향의 한 형태입니다.

혼동 행렬

분류 모델의 정확하고 잘못된 추측을 집계하는 NxN 테이블입니다

정오분류표의 한 축은 모델이 예측한 레이블이고 다른 축은 정답입니다

N은 클래스 수를 나타냅니다

예를 들어, 이진 분류 모델의 경우 N=2입니다

예를 들어 다음은 이진 분류 모델에 대한 샘플 혼동 행렬입니다

종양(예측) 비종양(예측) 종양(실제) 18 1 비-종양(실제) 6 452

위의 혼동 행렬은 실제로 종양이 있는 19개 샘플 중 모델이 18개를 종양이 있는 것으로 올바르게 분류했음을 보여줍니다

(18개의 참양성), 1개는 종양이 없는 것으로 잘못 분류되었습니다(1개는 거짓 음성)

유사하게, 실제로 종양이 없는 샘플 458개 중 452개는 올바르게 분류되었고(452개는 참음성), 6개는 잘못 분류되었습니다(6개는 거짓양성).

다중 클래스 분류 문제에 대한 혼동 행렬은 실수를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다

패턴

예를 들어, 정오분류표는 손으로 쓴 숫자를 인식하도록 훈련된 모델이 4 대신 9를 잘못 예측하거나 7 대신 1을 잘못 예측하는 경향이 있음을 나타낼 수 있습니다

세 가지 다른 홍채 유형(Virginica, Versicolor 및 Setosa)을 분류하는 분류 모델입니다

정답이 Virginica였을 때 혼동 행렬은 모델이 Setosa:보다 Versicolor를 잘못 예측할 가능성이 훨씬 더 높음을 보여줍니다

Setosa(예측) Versicolor(예측) Virginica(예측) Setosa(실제) 88 12 0 Versicolor(실제) 6 141 7 Virginica(실제) 2 27 109

혼동 행렬에는 다양한 성능 메트릭을 계산하기에 충분한 정보가 포함되어 있습니다

정밀도와 재현율을 포함하여.

연속 기능

가능한 값의 무한한 범위를 가진 부동 소수점 기능입니다

이산 기능과 대조.

편리한 샘플링

빠른 실험을 위해 과학적으로 수집되지 않은 데이터 세트를 사용합니다

나중에 과학적으로 수집된 데이터세트.

수렴으로 전환하는 것이 필수적입니다

비공식적으로는 훈련 손실과 검증 손실이 특정 반복 횟수 후에 각 반복마다 거의 또는 전혀 변하지 않는 훈련 중 도달한 상태를 말합니다

즉, 현재 데이터에 대한 추가 교육이 모델을 개선하지 않을 때 모델이 수렴에 도달합니다

딥 러닝에서 손실 값은 최종적으로 하강하기 전에 많은 반복 동안 일정하거나 거의 그렇게 유지되어 일시적으로 잘못된 수렴 감각을 생성합니다

조기 정지도 참조하십시오

Boyd and Vandenberghe, Convex Optimization.

볼록 함수도 참조하십시오

함수 그래프 위의 영역이 볼록 집합인 함수입니다

원형 볼록 함수는 문자 U와 같은 모양입니다

예를 들어 다음은 모두 볼록 함수입니다

대조적으로, 다음 함수는 볼록하지 않습니다

그래프 위의 영역이 볼록 집합이 아닌 방법에 주목하세요

엄격하게 볼록한 함수는 전역 최소점이기도 한 정확히 하나의 지역 최소점을 가집니다

고전적인 U자형 함수는 엄밀히 볼록 함수입니다

그러나 일부 볼록 함수(예: 직선)는 U자형이 아닙니다

다음을 비롯한 많은 일반적인 손실 함수는 볼록 함수입니다

경사하강법의 많은 변형은 엄격하게 볼록한 함수의 최소값에 가까운 점을 찾는 것이 보장됩니다

유사하게, 확률적 경사하강법의 많은 변형은 엄격하게 볼록한 함수의 최소값에 가까운 점을 찾을 높은 확률(보장은 아니지만)이 있습니다.

두 볼록 함수의 합(예: L 2 loss + L 1 regularization)은 볼록 함수입니다.

심층 모델은 볼록 함수가 아닙니다

놀랍게도 볼록 최적화를 위해 설계된 알고리즘은 이러한 솔루션이 전역 최소값을 보장하지 않더라도 어쨌든 깊은 네트워크에서 합리적으로 좋은 솔루션을 찾는 경향이 있습니다

볼록 최적화

볼록 함수의 최소값을 찾기 위해 경사하강법과 같은 수학적 기술을 사용하는 프로세스입니다

기계 학습에 대한 많은 연구는 다양한 문제를 볼록 최적화 문제로 공식화하고 이러한 문제를 보다 효율적으로 해결하는 데 중점을 두었습니다

자세한 내용은 Boyd and Vandenberghe, Convex Optimization.

convex set를 참조하십시오

부분 집합의 두 점 사이에 그려진 선이 부분 집합 내에 완전히 남아 있도록 유클리드 공간의 부분 집합입니다

예를 들어 다음 두 모양은 볼록 집합입니다

대조적으로 다음 두 모양은 볼록 집합이 아닙니다

회선

#영상

수학에서 자연스럽게 말하면 두 가지 기능이 혼합된 것입니다

기계 학습에서 컨볼루션은 가중치를 훈련하기 위해 컨볼루션 필터와 입력 행렬을 혼합합니다

기계 학습에서 “컨볼루션”이라는 용어는 종종 컨볼루션 연산 또는 컨볼루션 계층을 나타내는 약식 방법입니다

컨볼루션이 없으면 기계 학습 알고리즘은 큰 텐서의 모든 셀에 대해 별도의 가중치를 학습해야 합니다

예를 들어, 2K x 2K 이미지에 대한 기계 학습 알고리즘 훈련은 4M의 개별 가중치를 찾아야 합니다

컨볼루션 덕분에 기계 학습 알고리즘은 컨볼루션 필터의 모든 셀에 대한 가중치만 찾으면 되므로 모델을 훈련하는 데 필요한 메모리가 크게 줄어듭니다

컨볼루션 필터가 적용되면 각 셀에 필터.

컨볼루션 필터가 곱해지도록 셀 전체에 복제됩니다

#영상

합성곱 연산의 두 행위자 중 하나입니다

(다른 액터는 입력 행렬의 슬라이스입니다.) 컨볼루션 필터는 입력 행렬과 순위가 같지만 모양이 더 작은 행렬입니다

예를 들어, 28×28 입력 행렬이 주어지면 필터는 28×28보다 작은 2D 행렬이 될 수 있습니다

사진 조작에서 컨볼루션 필터의 모든 셀은 일반적으로 1과 0의 일정한 패턴으로 설정됩니다

기계 학습에서 컨볼루션 필터는 일반적으로 난수로 시드된 다음 네트워크가 이상적인 값.

컨볼루션 레이어를 훈련합니다

#영상

합성곱 필터가 입력 행렬을 따라 통과하는 심층 신경망의 계층입니다

예를 들어, 다음 3×3 컨벌루션 필터를 고려하십시오

다음 애니메이션은 5×5 입력 행렬과 관련된 9개의 합성곱 연산으로 구성된 합성곱 계층을 보여줍니다

각 컨볼루션 연산은 입력 행렬의 서로 다른 3×3 슬라이스에서 작동합니다

결과 3×3 행렬(오른쪽)은 9개의 컨볼루션 연산의 결과로 구성됩니다

컨볼루션 신경망

#영상

적어도 하나의 레이어가 컨볼루션 레이어인 신경망

일반적인 컨볼루션 신경망은 다음 레이어의 조합으로 구성됩니다

컨볼루션 신경망은 이미지 인식.

컨볼루션 연산과 같은 특정 종류의 문제에서 큰 성공을 거두었습니다

#영상

다음 2단계 수학 연산:

합성곱 필터와 입력 행렬의 조각을 요소별로 곱합니다

(입력 행렬의 조각은 컨볼루션 필터와 같은 순위와 크기를 갖습니다.) 결과 곱 행렬의 모든 값의 합입니다

예를 들어 다음 5×5 입력 행렬을 고려합니다

이제 다음 2×2 합성곱 필터를 상상해 보십시오

각 컨볼루션 연산에는 입력 행렬의 단일 2×2 슬라이스가 포함됩니다

예를 들어, 입력 행렬의 왼쪽 상단에 2×2 슬라이스를 사용한다고 가정합니다

따라서 이 슬라이스에 대한 컨볼루션 연산은 다음과 같습니다

컨볼루션 레이어는 일련의 컨볼루션 연산으로 구성되며, 각각은 입력 행렬의 다른 조각에 작용합니다

비용

손실.

공동 훈련의 동의어

반 지도 학습 접근 방식은 다음 조건이 모두 참일 때 특히 유용합니다

데이터 세트의 레이블이 지정된 예제에 대한 레이블이 지정되지 않은 예제의 비율이 높습니다

이것은 분류 문제입니다( 이진 또는 다중 클래스 ).

또는 )

데이터 세트에는 서로 독립적이고 보완적인 두 가지 예측 기능 세트가 포함되어 있습니다

공동 훈련은 본질적으로 독립적인 신호를 더 강한 신호로 증폭합니다

예를 들어, 개별 중고차를 Good 또는 Bad로 분류하는 분류 모델을 고려하십시오

한 세트의 예측 기능은 자동차의 연도, 제조사 및 모델과 같은 종합적인 특성에 초점을 맞출 수 있습니다

또 다른 예측 기능 세트는 이전 소유자의 운전 기록과 자동차의 유지 보수 이력에 초점을 맞출 수 있습니다.

공동 교육에 대한 중요한 논문은 Blum과 Mitchell의 공동 교육과 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터를 결합하는 것입니다

반사실적 공정성

#공평

하나 이상의 민감한 속성을 제외하고 분류자가 첫 번째 개인과 동일한 다른 개인에 대해 수행하는 것과 동일한 결과를 한 개인에 대해 생성하는지 여부를 확인하는 공정성 메트릭

반사실적 공정성에 대해 분류기를 평가하는 것은 모델에서 편향의 잠재적 원인을 표면화하는 한 가지 방법입니다

반사실적 공정성.

커버리지 편향에 대한 자세한 논의는 “세계가 충돌할 때: 공정성에 다른 반사실적 가정 통합”을 참조하십시오

#공평

선택 편향을 참조하십시오

충돌 꽃

#언어

모호한 의미를 가진 문장이나 구

Crash Blossom은 자연어 이해에 심각한 문제를 나타냅니다

예를 들어, Red Tape Holds Up Skyscraper라는 헤드라인은 NLU 모델이 헤드라인을 문자 그대로 또는 비유적으로 해석할 수 있기 때문에 폭발적인 인기를 얻었습니다

추가 참고 사항을 보려면 아이콘을 클릭하십시오

그 불가사의한 헤드라인을 명확히 하자면: Red Tape은 다음 중 하나를 참조할 수 있습니다

접착성 과도한 관료제

다음 중 하나를 참조할 수 있습니다

보류는 다음 중 하나를 참조할 수 있습니다

구조적 지원 지연

다음 중 하나를 참조할 수 있습니다

비평가

#알

Deep Q-Network.

크로스 엔트로피의 동의어

다중 클래스 분류 문제에 대한 로그 손실의 일반화

교차 엔트로피는 두 확률 분포 간의 차이를 수량화합니다

perplexity.

교차 검증도 참조하십시오

훈련 세트에서 보류된 하나 이상의 겹치지 않는 데이터 하위 집합에 대해 모델을 테스트하여 모델이 새 데이터에 얼마나 잘 일반화되는지 추정하는 메커니즘

D

데이터 분석

샘플, 측정 및 시각화를 고려하여 데이터에 대한 이해를 얻습니다

데이터 분석은 첫 번째 모델을 구축하기 전에 데이터 세트를 처음 수신할 때 특히 유용할 수 있습니다

또한 실험을 이해하고 시스템.

데이터 증대 문제를 디버깅하는 데 중요합니다

#영상

추가 예제를 만들기 위해 기존 예제를 변형하여 훈련 예제의 범위와 수를 인위적으로 늘립니다

예를 들어 이미지가 기능 중 하나이지만 데이터세트에 모델이 유용한 연관을 학습하기에 충분한 이미지 예제가 포함되어 있지 않다고 가정합니다

이상적으로는 모델이 제대로 훈련될 수 있도록 레이블이 지정된 이미지를 데이터세트에 추가하는 것이 좋습니다

그것이 가능하지 않다면 데이터 증강은 원본 ​​사진의 많은 변형을 생성하기 위해 각 이미지를 회전, 늘리고 반영할 수 있으며, 아마도 우수한 훈련을 가능하게 하는 충분한 레이블이 지정된 데이터를 생성할 수 있습니다

DataFrame

pandas에서 데이터 세트를 나타내는 데 널리 사용되는 데이터 유형입니다

DataFrame은 테이블과 유사합니다

DataFrame의 각 열에는 이름(헤더)이 있으며 각 행은 숫자로 식별됩니다.

데이터 병렬 처리

전체 모델을 여러 장치에 복제한 다음 입력 데이터의 하위 집합을 각 장치에 전달하는 훈련 또는 추론을 확장하는 방법입니다

데이터 병렬 처리는 매우 큰 배치 크기에 대한 훈련 및 추론을 가능하게 할 수 있습니다

그러나 데이터 병렬 처리를 사용하려면 모델이 모든 장치에 맞도록 충분히 작아야 합니다

모델 병렬 처리도 참조하십시오

데이터 세트 또는 데이터 세트

예제 모음.

데이터세트 API(tf.data)

#텐서플로우

데이터를 읽고 기계 학습 알고리즘이 요구하는 형식으로 변환하기 위한 고급 TensorFlow API입니다

tf.data.Dataset 객체는 각 요소가 하나 이상의 Tensor를 포함하는 일련의 요소를 나타냅니다

tf.data.Iterator 객체는 Dataset. .의 요소에 대한 액세스를 제공합니다

Dataset API에 대한 자세한 내용은 TensorFlow Programmer’s Guide.

결정 경계에서 tf.data: Build TensorFlow 입력 파이프라인을 참조하세요

이진 클래스 또는 다중 클래스 분류 문제에서 모델이 학습한 클래스 간의 구분 기호입니다

예를 들어, 이진 분류 문제를 나타내는 다음 이미지에서 결정 경계는 주황색 클래스와 파란색 클래스 사이의 경계입니다

결정의 숲

#df

여러 의사 결정 트리에서 생성된 모델입니다

의사 결정 포리스트는 의사 결정 트리의 예측을 집계하여 예측을 수행합니다

인기 있는 유형의 결정 포리스트에는 임의 포리스트 및 그래디언트 부스트 트리가 포함됩니다.

결정 임계값

분류 임계값.

결정 트리의 동의어입니다

#df

계층적으로 구성된 일련의 조건과 잎으로 구성된 지도 학습 모델입니다

예를 들어, 다음은 의사결정 트리입니다

딥 모델

다중 은닉층을 포함하는 신경망의 한 유형

넓은 모델과 대조되는.

디코더

#언어

일반적으로 처리되거나 조밀하거나 내부 표현에서 더 원시적이거나 희소한 또는 외부 표현으로 변환하는 모든 ML 시스템

디코더는 종종 인코더와 쌍을 이루는 더 큰 모델의 구성 요소입니다

시퀀스 대 시퀀스 작업에서 디코더는 인코더에 의해 생성된 내부 상태로 시작하여 다음 시퀀스를 예측합니다

Transformer 아키텍처 내의 디코더 정의는 Transformer를 참조하십시오

심층 신경망

Deep model.

Deep Q-Network(DQN)의 동의어

#알

Q-learning에서 Q-function을 예측하는 심층 신경망.

Critic은 Deep Q-Network.

인구 통계학적 패리티의 동의어입니다

#공평

모델 분류 결과가 주어진 민감한 속성에 종속되지 않는 경우 충족되는 공정성 메트릭

예를 들어, Lilliputians와 Brobdingnagians가 모두 Glubbdubdrib University에 지원하는 경우, Lilliputians의 입학 비율이 다음과 같으면 인구통계학적 패리티가 달성됩니다

한 그룹이 다른 그룹보다 평균적으로 더 자격이 있는지 여부에 관계없이 허용되는 Brobdingnagians의 백분율

균등 배당률 및 기회 균등과 대조를 통해 분류 결과는 민감한 속성에 따라 집계될 수 있지만 특정 그룹에 대한 분류 결과는 허용하지 않습니다

민감한 속성에 의존하도록 지정된 실측 레이블

인구 통계학적 패리티.

노이즈 제거를 위해 최적화할 때 트레이드오프를 탐색하는 시각화는 “더 스마트한 머신 러닝으로 차별 공격”을 참조하십시오

#언어

다음과 같은 자가 지도 학습에 대한 일반적인 접근 방식:

노이즈는 데이터 세트에 인위적으로 추가됩니다

모델은 노이즈를 제거하려고 합니다

노이즈 제거는 레이블이 지정되지 않은 예제에서 학습을 가능하게 합니다

원본 데이터 세트는 대상 또는 레이블 역할을 하고 잡음이 있는 데이터는 입력으로 사용됩니다

일부 마스크 언어 모델은 다음과 같이 잡음 제거를 사용합니다

일부 토큰을 마스킹하여 레이블이 지정되지 않은 문장에 인위적으로 노이즈를 추가합니다

모델은 원래 토큰.

조밀한 기능을 예측하려고 합니다

대부분의 값이 0이 아닌 특성, 일반적으로 부동 소수점 값의 텐서.

희소 특성과 대조.

조밀한 레이어

완전 연결 계층.

깊이의 동의어

가중치를 학습하는 신경망의 레이어 수(임베딩 레이어 포함)

예를 들어 5개의 은닉 레이어와 1개의 출력 레이어가 있는 신경망의 깊이는 6.

깊이별 분리형 컨볼루션 신경망(sepCNN)입니다

#영상

Inception을 기반으로 하는 컨볼루션 신경망 아키텍처이지만 Inception 모듈이 깊이별 분리 가능한 컨볼루션으로 대체됩니다

엑스셉션이라고도 합니다.

깊이별 분리 가능한 컨볼루션(separable convolution이라고도 함)은 표준 3D 컨볼루션을 두 개의 개별 컨볼루션 연산으로 인수분해하여 계산 효율이 더 높습니다

먼저 깊이가 1인 깊이별 컨볼루션(n ✕ n ✕ 1), 다음으로 두 번째, 길이와 너비가 1(1 ✕ 1 ✕ n)인 점별 컨볼루션

자세한 내용은 Xception: Depthwise Separable Convolutions를 사용한 딥 러닝.

파생 레이블을 참조하세요

프록시 레이블.

장치의 동의어입니다

#텐서플로

CPU, GPU 및 TPU를 포함하여 TensorFlow 세션을 실행할 수 있는 하드웨어 범주입니다

차원 축소

일반적으로 임베딩 차원으로 변환하여 특징 벡터에서 특정 특징을 나타내는 데 사용되는 차원 수를 줄입니다

다음 정의 중 하나를 갖는 오버로드된 용어:

Tensor의 좌표 수준 수입니다

예: 스칼라는 차원이 0입니다

예를 들어, [“안녕하세요”]

벡터에는 1차원이 있습니다

예: [3, 5, 7, 11]

행렬에는 두 가지 차원이 있습니다

예를 들어, [[2, 4, 18], [5, 7, 14]]

하나의 좌표로 1차원 벡터에서 특정 셀을 고유하게 지정할 수 있습니다

2차원 행렬에서 특정 셀을 고유하게 지정하려면 두 개의 좌표가 필요합니다.

기능 벡터의 항목 수.

임베딩 레이어의 요소 수.

이산 기능

가능한 값의 유한 집합이 있는 기능입니다

예를 들어, 값이 동물, 야채 또는 광물일 수 있는 특성은 이산(또는 범주형) 특성입니다.

연속 특성과 대조.

판별 모델

하나 이상의 기능 집합에서 레이블을 예측하는 모델입니다

더 공식적으로, 판별 모델은 특성과 가중치가 주어지면 출력의 조건부 확률을 정의합니다

그건:

p(출력 | 기능, 가중치)

예를 들어 기능과 가중치를 통해 이메일이 스팸인지 여부를 예측하는 모델이 판별 모델입니다

분류 및 회귀 모델을 포함한 대부분의 지도 학습 모델은 판별 모델입니다

생성 모델과 대조됩니다

판별자

예제가 진짜인지 가짜인지를 결정하는 시스템

대안으로, 생성기에 의해 생성된 예제가 진짜인지 가짜인지를 결정하는 생성적 적대 네트워크 내의 서브시스템

이질적인 영향

#공평

다른 인구 하위 그룹에 불균형적으로 영향을 미치는 사람들에 대한 결정을 내립니다

이것은 일반적으로 알고리즘 의사 결정 프로세스가 일부 하위 그룹에 다른 하위 그룹보다 더 많은 피해를 입히거나 혜택을 주는 상황을 나타냅니다

예를 들어, Lilliputian의 소형 주택 대출 적격성을 결정하는 알고리즘이 다음과 같은 경우 “부적격”으로 분류할 가능성이 더 높다고 가정합니다

그들의 우편 주소에는 특정 우편 번호가 포함되어 있습니다

Big-Endian Lilliputians가 Little-Endian Lilliputians보다 이 우편 번호가 있는 우편 주소를 가질 가능성이 더 높으면 이 알고리즘은 서로 다른 영향을 미칠 수 있습니다.

하위 그룹 특성이 알고리즘적 의사결정 과정.

이질적인 대우

#공평

피험자의 민감한 속성을 알고리즘적 의사 결정 프로세스로 인수하여 사람들의 다른 하위 그룹이 다르게 취급되도록 합니다

예를 들어 Lilliputians가 대출 신청서에 제공한 데이터를 기반으로 미니어처 주택 대출 자격을 결정하는 알고리즘을 고려합니다

알고리즘이 Lilliputian의 소속을 Big-Endian 또는 Little-Endian으로 사용하는 경우 해당 차원을 따라 이질적인 처리를 시행하고 있습니다

이질적인 영향과 대조되며, 하위 그룹에 대한 알고리즘 결정의 사회적 영향의 불균형에 중점을 둡니다

해당 부분군이 모델에 대한 입력인지 여부.

경고: 민감한 속성은 거의 항상 데이터가 가질 수 있는 다른 기능과 상관 관계가 있기 때문에 민감한 속성 정보를 명시적으로 제거한다고 해서 하위 그룹이 동등하게 취급된다는 보장은 없습니다

예를 들어, 여전히 우편 번호를 기능으로 포함하는 교육 데이터 세트에서 민감한 인구 통계학적 속성을 제거하면 하위 그룹의 이질적인 처리를 해결할 수 있지만 우편 번호가 다른 인구 통계학적 정보에 대한 프록시 역할을 할 수 있기 때문에 이러한 그룹에 여전히 이질적인 영향이 있을 수 있습니다

.분할 클러스터링

#클러스터링

계층적 클러스터링.

다운샘플링을 참조하십시오

#영상

다음 중 하나를 의미할 수 있는 오버로드된 용어:

모델을 보다 효율적으로 훈련하기 위해 기능의 정보 ​​양을 줄입니다

예를 들어, 이미지 인식 모델을 훈련하기 전에 고해상도 이미지를 저해상도 형식으로 다운샘플링하여 보다 효율적으로 모델을 만듭니다

예를 들어 이미지 인식 모델을 훈련하기 전에 고해상도 이미지를 저해상도 형식으로 다운샘플링합니다

과소 대표되는 클래스에 대한 모델 교육을 개선하기 위해 과도하게 대표되는 클래스 예제의 불균형적으로 낮은 비율에 대한 교육

예를 들어, 클래스 불균형 데이터 세트에서 모델은 다수 클래스에 대해 많은 것을 배우고 소수 클래스에 대해서는 충분하지 않은 경향이 있습니다

다운샘플링은 다수 클래스와 소수 클래스에 대한 교육 양의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다

DQN

#알

Deep Q-Network.

dropout regularization의 약어

신경망 훈련에 유용한 정규화 형식입니다

드롭아웃 정규화는 단일 그래디언트 단계에 대해 네트워크 계층에서 고정된 수의 단위를 무작위로 선택하는 것을 제거합니다

탈락된 유닛이 많을수록 정규화가 더 강해집니다

이는 기하급수적으로 더 작은 네트워크의 앙상블을 에뮬레이트하도록 네트워크를 훈련시키는 것과 유사합니다

자세한 내용은 Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting.

동적 모델을 참조하십시오

지속적으로 업데이트되는 방식으로 온라인에서 학습되는 모델입니다

즉, 데이터가 지속적으로 모델에 입력됩니다

E

E.Eager 실행

#텐서플로

작업이 즉시 실행되는 TensorFlow 프로그래밍 환경입니다

대조적으로 그래프 실행에서 호출된 작업은 명시적으로 평가될 때까지 실행되지 않습니다

Eager 실행은 대부분의 프로그래밍 언어의 코드와 마찬가지로 명령형 인터페이스입니다

열망하는 실행 프로그램은 일반적으로 그래프 실행 프로그램보다 디버그하기가 훨씬 쉽습니다

조기 중지

학습 손실 감소가 완료되기 전에 모델 학습을 종료하는 정규화 방법입니다

조기 중지에서는 검증 데이터 세트의 손실이 증가하기 시작할 때, 즉 일반화 성능이 악화될 때 모델 훈련을 종료합니다

지구 무버의 거리(EMD)

두 문서 간의 상대적 유사성을 측정한 것입니다

값이 낮을수록 문서.

임베딩이 더 유사합니다

#언어

연속 값 기능으로 표현되는 범주형 기능입니다

일반적으로 임베딩은 고차원 벡터를 저차원 공간으로 변환하는 것입니다

예를 들어, 다음 두 가지 방법 중 하나로 영어 문장의 단어를 나타낼 수 있습니다

모든 요소가 정수인 백만 요소(고차원) 희소 벡터

벡터의 각 셀은 별도의 영어 단어를 나타냅니다

셀의 값은 해당 단어가 문장에 나타나는 횟수를 나타냅니다

단일 영어 문장에는 50개 이상의 단어가 포함될 가능성이 낮으므로 벡터의 거의 모든 셀에는 0이 포함됩니다

0이 아닌 소수의 셀에는 해당 단어가 나타난 횟수를 나타내는 낮은 정수(보통 1)가 포함됩니다

문장에서.

여기서 모든 요소는 정수입니다

벡터의 각 셀은 별도의 영어 단어를 나타냅니다

셀의 값은 해당 단어가 문장에 나타나는 횟수를 나타냅니다

단일 영어 문장에는 50개 이상의 단어가 포함될 가능성이 낮으므로 벡터의 거의 모든 셀에는 0이 포함됩니다

0이 아닌 소수의 셀에는 해당 단어가 나타난 횟수를 나타내는 낮은 정수(보통 1)가 포함됩니다

문장에서

각 요소가 0과 1 사이의 부동 소수점 값을 보유하는 수백 요소(저차원) 밀집 벡터로

이것은 임베딩입니다

TensorFlow에서 임베딩은 다른 매개변수와 마찬가지로 손실을 역전파하여 훈련됩니다

신경망.

임베딩 공간

#언어

고차원 벡터 공간의 특징이 매핑되는 d차원 벡터 공간입니다

이상적으로 임베딩 공간은 의미 있는 수학적 결과를 산출하는 구조를 포함합니다

예를 들어, 이상적인 임베딩 공간에서 임베딩의 덧셈과 뺄셈은 단어 유추 작업을 해결할 수 있습니다.

두 임베딩의 내적은 유사성의 척도입니다.

ERM(경험적 위험 최소화)

훈련 세트에서 손실을 최소화하는 함수 선택

구조적 위험 최소화.

인코더와 대조

#언어

일반적으로 원시, 희소 또는 외부 표현을 더 처리되고 밀도가 높거나 더 많은 내부 표현으로 변환하는 모든 ML 시스템

인코더는 종종 디코더와 쌍을 이루는 더 큰 모델의 구성 요소입니다

일부 변환기는 인코더와 디코더를 쌍으로 사용하지만 다른 변환기는 인코더만 사용하거나 디코더만 사용합니다

일부 시스템은 인코더의 출력을 분류 또는 회귀 네트워크에 대한 입력으로 사용합니다

시퀀스 간 작업에서 인코더는 입력을 취합니다

시퀀스를 생성하고 내부 상태(벡터)를 반환합니다

그런 다음 디코더는 내부 상태를 사용하여 다음 시퀀스를 예측합니다

Transformer 아키텍처에서 인코더의 정의는 Transformer를 참조하십시오

앙상블

예측이 평균화되거나 집계되는 독립적으로 훈련된 모델 모음입니다

많은 경우 앙상블이 단일 모델보다 더 나은 예측을 생성합니다

예를 들어, 랜덤 포레스트는 여러 의사 결정 트리로 구성된 앙상블입니다

모든 의사결정 포리스트가 앙상블인 것은 아닙니다

엔트로피

#df

에서 확률 분포가 얼마나 예측 불가능한지에 대한 설명입니다

또는 엔트로피는 각 예제에 포함된 정보의 양으로도 정의됩니다

확률 변수의 모든 값이 동일할 가능성이 있을 때 분포는 가능한 가장 높은 엔트로피를 갖습니다.

두 개의 가능한 값 “0”과 “1”이 있는 집합의 엔트로피(예: 이진 분류 문제의 레이블 )는 다음 공식을 가집니다

H = -p log p – q log q = -p log p – (1-p) * log (1-p)

어디:

H는 엔트로피..는 엔트로피입니다

p는 “1” 예제의 분수입니다.

“1” 예제의 분수입니다

q는 “0” 예의 분수입니다

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q = (1 – p)입니다

“0” 예제의 분수입니다

q = (1 – p) log 는 일반적으로 log 2 입니다

이 경우 엔트로피 단위는 약간.

예를 들어 다음과 같이 가정합니다

100개의 예에 “1” 값이 포함되어 있습니다

300개의 예에 “0” 값이 포함되어 있습니다

따라서 엔트로피 값은 다음과 같습니다

p = 0.25

q = 0.75

H = (-0.25)log 2(0.25) – (0.75)log 2(0.75) = 예제당 0.81비트

완벽하게 균형을 이루는 세트(예: 200개의 “0” 및 200개의 “1”)는 예당 1.0비트의 엔트로피를 갖습니다

세트의 불균형이 심화됨에 따라 해당 엔트로피는 0.0으로 이동합니다.

의사결정 트리에서 엔트로피는 분류 결정 트리가 성장하는 동안 스플리터가 조건을 선택하는 데 도움이 되도록 공식 정보를 얻는 데 도움이 됩니다

엔트로피를 다음과 비교:

엔트로피는 종종 섀넌의 엔트로피.

환경이라고 합니다

#알

강화 학습에서 에이전트를 포함하고 에이전트가 해당 세계의 상태를 관찰할 수 있도록 하는 세계입니다

예를 들어, 표현된 세계는 체스와 같은 게임일 수도 있고 미로와 같은 물리적 세계일 수도 있습니다

에이전트가 환경에 작업을 적용하면 환경이 상태.

에피소드 간에 전환됩니다

#rl

강화 학습에서 에이전트가 환경 학습을 반복적으로 시도할 때마다.

Epoch

각 예제가 한 번 표시되도록 전체 데이터 세트에 대한 전체 교육 패스입니다

따라서 에포크는 N/배치 크기 훈련 반복을 나타내며, 여기서 N은 예제의 총 수입니다

엡실론 욕심 많은 정책입니다

#알

강화 학습에서 엡실론 확률이 있는 임의 정책을 따르거나 그렇지 않으면 욕심 많은 정책을 따르는 정책입니다

예를 들어, 엡실론이 0.9이면 정책은 90%의 확률로 무작위 정책을 따르고 탐욕스러운 정책은 10%를 따릅니다

연속적인 에피소드에서 알고리즘은 무작위 정책을 따르는 것에서 다음으로 이동하기 위해 엡실론의 값을 줄입니다

탐욕스러운 정책을 따른다

정책을 변경하여 에이전트는 먼저 무작위로 환경을 탐색한 다음 무작위 탐색의 결과를 탐욕스럽게 악용합니다

기회의 평등

#공평

선호하는 레이블(사람에게 이점이나 혜택을 주는 레이블) 및 주어진 속성에 대해 분류자가 해당 속성의 모든 값에 대해 선호하는 레이블을 동등하게 잘 예측하는지 여부를 확인하는 공정성 메트릭

다시 말해, 기회의 평등은 기회에 대한 자격이 있어야 하는 사람들이 그룹 구성원에 관계없이 동등하게 그렇게 할 가능성이 있는지 여부를 측정합니다

예를 들어, Glubbdubdrib 대학이 엄격한 수학 프로그램에 Lilliputians와 Brobdingnagians를 모두 인정한다고 가정합니다

Lilliputians의 중등 학교는 강력한 수학 수업 커리큘럼을 제공하며 대다수의 학생들은 대학 프로그램에 대한 자격을 갖추고 있습니다

Brobdingnagians의 중등 학교는 수학 수업을 전혀 제공하지 않으며 결과적으로 자격을 갖춘 학생이 훨씬 적습니다

자격을 갖춘 학생이 Lilliputian이든 Brobdingnagian이든 관계없이 동등하게 입학할 가능성이 있는 경우 국적(Lilliputian 또는 Brobdingnagian)과 관련하여 선호하는 “admitted” 레이블에 대해 기회 평등이 충족됩니다

예를 들어 100이라고 가정해 보겠습니다

Lilliputians 및 100 Brobdingnagians는 Glubbdubdrib University에 지원하며 입학 결정은 다음과 같이 이루어집니다

표 1

Lilliputian 지원자(90%가 자격이 있음)

유자격 부적격 합격 45 3 불합격 45 7 합계 90 10 합격 학생 비율: 45/90 = 50%

불합격 학생의 거부 비율: 7/10 = 70%

입학한 Lilliputian 학생의 총 비율: (45+3)/100 = 48%

표 2

Brobdingnagian 지원자(10%가 적격):

유자격 부적격 합격 5 9 불합격 5 81 합계 10 90 합격 학생 비율: 5/10 = 50%

불합격 학생의 거부 비율: 81/90 = 90%

입학한 Brobdingnagian 학생의 총 비율: (5+9)/100 = 14%

위의 예는 자격을 갖춘 Lilliputians와 Brobdingnagians가 모두 50%의 합격 확률을 갖기 때문에 자격을 갖춘 학생의 입학 기회 평등을 충족합니다

참고: 인구 통계학적 동등성: Lilliputians와 Brobdingnagians는 다른 비율로 대학에 입학 허가를 받습니다

Lilliputians 학생의 48%가 입학하지만 Brobdingnagian 학생의 14%만 입학합니다

: Lilliputians와 Brobdingnagians는 다른 요율로 대학에 입학합니다

Lilliputians 학생의 48%가 입학하지만 Brobdingnagian 학생의 14%만 입학합니다

균등 확률: 자격을 갖춘 Lilliputian 및 Brobdingnagian 학생은 모두 같은 합격 기회를 갖지만, 자격이 없는 Lilliputian과 Brobdingnagian 학생 모두가 거부될 확률이 동일하다는 추가 제약은 충족되지 않습니다

자격이 없는 Lilliputians의 거부율은 70%인 반면, 자격이 없는 Brobdingnagians의 거부율은 90%입니다

기회의 평등은 충족되지만 다음 두 가지 공정성 메트릭은 충족되지 않습니다

기회 평등에 대한 자세한 내용은 “지도 학습의 기회 평등”을 참조하십시오

기회 균등을 위해 최적화할 때 절충점을 탐색하는 시각화에 대해서는 “더 스마트한 머신 러닝으로 차별 공격”을 참조하십시오

균등 배당률

#공평

특정 레이블 및 속성에 대해 분류자가 해당 속성의 모든 값에 대해 해당 레이블을 동일하게 잘 예측하는지 확인하는 공정성 메트릭

예를 들어, Glubbdubdrib University가 Lilliputians와 Brobdingnagians를 엄격한 수학 프로그램에 인정한다고 가정합니다

Lilliputians의 중등 학교는 탄탄한 수학 수업 커리큘럼을 제공하며 대다수의 학생들은 대학 프로그램에 응시할 자격이 있습니다

Brobdingnagians의 중등 학교는 수학 수업을 전혀 제공하지 않으며 결과적으로 자격을 갖춘 학생은 훨씬 적습니다

신청자가 Lilliputian이든 Brobdingnagian이든 관계없이 자격이 있는 경우 프로그램에 입학할 가능성이 동일하고 자격이 없는 경우 거부될 가능성이 동일하면 균등 배당률이 충족됩니다

.

100 Lilliputians와 100 Brobdingnagians가 Glubbdubdrib 대학에 지원하고 입학 결정이 다음과 같이 이루어진다고 가정해 보겠습니다

표 3

Lilliputian 지원자(90%가 자격이 있음)

유자격 부적격 합격 45 2 불합격 45 8 합계 90 10 합격 학생 비율: 45/90 = 50%

불합격 학생의 거부 비율: 8/10 = 80%

입학한 Lilliputian 학생의 총 비율: (45+2)/100 = 47%

표 4

Brobdingnagian 지원자(10%가 적격):

유자격 부적격 합격 5 18 불합격 5 72 합계 10 90 합격 학생 비율: 5/10 = 50%

불합격 학생의 거부 비율: 72/90 = 80%

입학한 Brobdingnagian 학생의 총 비율: (5+18)/100 = 23%

자격을 갖춘 Lilliputian 및 Brobdingnagian 학생 모두가 합격할 확률이 50%이고 자격이 없는 Lilliputian 및 Brobdingnagian 학생이 거부될 확률이 80%이기 때문에 균등 배당률이 충족됩니다

참고: 여기에서는 균등 배당률이 충족되지만 인구 통계학적 동등성은 충족되지 않습니다

Lilliputian 및 Brobdingnagian 학생들은 Glubbdubdrib University에 다른 요금으로 입학합니다

Lilliputian 학생의 47%가 합격하고 Brobdingnagian 학생의 23%가 합격합니다

균등 배당률은 “지도 학습의 기회 평등”에서 다음과 같이 공식적으로 정의됩니다

Ŷ와 A가 독립이면 Y를 조건으로 합니다.” 참고: 보다 완화된 기회 평등 지표와 균등 배당률을 대조합니다

추정기

#텐서플로

더 이상 사용되지 않는 TensorFlow API입니다

Estimators.

예제 대신 tf.keras를 사용하십시오

데이터세트의 한 행

예에는 하나 이상의 기능과 레이블이 포함될 수 있습니다

레이블이 지정된 예제 및 레이블이 없는 예제도 참조하십시오

경험 재생

#알

강화 학습에서 DQN 기법은 훈련 데이터의 시간적 상관 관계를 줄이는 데 사용됩니다

에이전트는 상태 전환을 재생 버퍼에 저장한 다음 재생 버퍼에서 전환을 샘플링하여 훈련 데이터를 생성합니다

실험자 편향

#공평

확인 편향을 참조하십시오

그라디언트 문제 폭발

#seq

심층 신경망(특히 순환 신경망)의 기울기가 놀라울 정도로 가파르게(높음) 되는 경향

가파른 기울기는 심층 신경망에서 각 노드의 가중치에 대한 매우 큰 업데이트를 초래합니다

폭발하는 기울기 문제로 고통받는 모델은 학습하기 어렵거나 불가능해집니다

그라디언트 클리핑은 이 문제를 완화할 수 있습니다

그라디언트 소실 문제와 비교

F

공정성 제약

#공평

모델의 출력 후처리.

모델의 출력

공정성 메트릭 위반에 대한 페널티를 포함하도록 손실 함수를 변경합니다

.

위반에 대한 페널티를 포함합니다

최적화 문제에 수학적 제약 조건을 직접 추가합니다

하나 이상의 공정성 정의가 충족되도록 알고리즘에 제약 조건을 적용합니다

공정성 제약의 예는 다음과 같습니다

공정성 지표

#공평

측정 가능한 “공정성”의 수학적 정의

일반적으로 사용되는 공정성 지표는 다음과 같습니다

많은 공정성 지표는 상호 배타적입니다

공정성 메트릭의 비호환성 참조

가음성(FN)

모델이 부정 클래스를 잘못 예측한 예입니다

예를 들어, 모델은 특정 이메일 메시지가 스팸(네거티브 클래스)이 아닌 것으로 추론했지만 해당 이메일 메시지는 실제로 스팸이었습니다.

위음성 비율

네거티브 클래스가 예측되는 실제 포지티브 예시의 비율입니다

위음성 비율은 다음과 같이 계산됩니다

$$\text{거짓음성 비율} = \frac{\text{거짓음성}}{\text{거짓음성} + \text{참양성}}$$

가양성(FP)

모델이 포지티브 클래스를 잘못 예측한 예입니다

예를 들어, 모델은 특정 이메일 메시지가 스팸(양성 클래스)인 것으로 추론했지만 해당 이메일 메시지는 실제로 스팸이 아니었습니다

FPR(가양성 비율)

ROC 곡선의 x축입니다

위양성 비율은 다음과 같이 정의됩니다

$$\text{오양성률} = \frac{\text{오양성}}{\text{오양성} + \text{참음성}}$$

특징

예측.

특성 교차에 사용되는 입력 변수입니다

범주형 데이터 또는 버킷팅을 통해 연속적인 특성에서 얻은 개별 이진 특성을 교차(데카르트 곱을 취하여)하여 형성된 합성 특성입니다

기능 교차는 비선형 관계를 나타내는 데 도움이 됩니다

기능 엔지니어링

모델 교육에 어떤 기능이 유용할지 결정한 다음 로그 파일 및 기타 소스의 원시 데이터를 해당 기능으로 변환하는 프로세스입니다

TensorFlow에서 기능 엔지니어링은 원시 로그 파일 항목을 tf.Example 프로토콜 버퍼로 변환하는 것을 의미합니다

또한 tf.Transform..을 참조하십시오

기능 엔지니어링은 기능 추출.

기능 추출이라고도 합니다

다음 정의 중 하나를 갖는 오버로드된 용어:

다른 모델에서 입력으로 사용하기 위해 감독되지 않거나 사전 훈련된 모델(예: 신경망의 은닉층 값)에 의해 계산된 중간 특징 표현 검색 또는 에 사용하기 위한 사전 훈련된 모델(예: a ) 다른 모델을 입력으로 사용합니다

기능 공학.

기능 중요도의 동의어입니다

#df

변수 중요도의 동의어.

기능 세트

기계 학습 모델이 학습하는 기능 그룹입니다

예를 들어, 우편 번호, 부동산 크기 및 부동산 상태는 주택 가격을 예측하는 모델에 대한 간단한 기능 세트로 구성될 수 있습니다.

기능 사양

#텐서플로

tf.Example 프로토콜 버퍼에서 기능 데이터를 추출하는 데 필요한 정보를 설명합니다

tf.Example 프로토콜 버퍼는 데이터의 컨테이너일 뿐이므로 다음을 지정해야 합니다

추출할 데이터(즉, 기능의 키)

데이터 유형(예: float 또는 int)

길이(고정 또는 가변)

특징 벡터

모델에 전달된 예를 나타내는 특성 값 목록.

연합 학습

스마트폰과 같은 장치에 있는 분산 예제를 사용하여 기계 학습 모델을 훈련하는 분산 기계 학습 접근 방식입니다

연합 학습에서 장치의 하위 집합은 중앙 조정 서버에서 현재 모델을 다운로드합니다

장치는 장치에 저장된 예제를 사용하여 모델을 개선합니다

그런 다음 장치는 조정 서버에 모델 개선 사항(교육 예제 제외)을 업로드하고 다른 업데이트와 집계되어 개선된 글로벌 모델을 생성합니다

집계 후 장치에서 계산한 모델 업데이트는 더 이상 필요하지 않으며 폐기할 수 있습니다.

훈련 예제가 업로드되지 않기 때문에 연합 학습은 집중된 데이터 수집 및 데이터 최소화의 개인 정보 보호 원칙을 따릅니다

연합 학습에 대한 자세한 정보 , 이 튜토리얼을 참조하십시오

피드백 루프

머신 러닝에서 모델의 예측이 동일한 모델 또는 다른 모델의 훈련 데이터에 영향을 미치는 상황입니다

예를 들어, 영화를 추천하는 모델은 사람들이 보는 영화에 영향을 미치고, 이는 이후 영화 추천 모델에 영향을 미칩니다

피드포워드 신경망(FFN)

순환 또는 재귀 연결이 없는 신경망

예를 들어, 기존의 심층 신경망은 피드포워드 신경망입니다

순환 신경망과 대조되는.

몇 번의 학습

객체 분류에 자주 사용되는 기계 학습 접근 방식은 적은 수의 교육 예제에서 효과적인 분류기를 학습하도록 설계되었습니다

원샷 학습.

미세 조정도 참조하십시오

2차 최적화를 수행하여 이미 훈련된 모델의 매개변수를 새 문제에 맞게 조정합니다

미세 조정은 종종 훈련된 비지도 모델의 가중치를 지도 모델에 다시 맞추는 것을 말합니다

#seq

세포를 통한 정보의 흐름을 조절하는 장단기 기억 세포의 부분

Forget gates는 cell state.

full softmax에서 버릴 정보를 결정하여 컨텍스트를 유지합니다

소프트맥스를 참조하십시오

후보 샘플링과 대조되는.

완전 연결 계층

각 노드가 다음 은닉층의 모든 노드에 연결되어 있는 은닉층

완전 연결층은 밀집층이라고도 합니다

G

GAN

Generative Adversarial Network.

generalization의 약어입니다

모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터와 대조적으로 이전에 본 적이 없는 새로운 데이터에 대해 정확한 예측을 수행하는 모델의 기능을 나타냅니다

일반화 곡선

훈련 세트와 검증 세트를 모두 보여주는 손실 곡선

일반화 곡선은 가능한 과적합을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다

예를 들어, 다음 일반화 곡선은 검증 세트에 대한 손실이 궁극적으로 훈련 세트.

일반화된 선형 모델보다 훨씬 더 높기 때문에 과적합을 제안합니다

가우스 잡음을 기반으로 하는 최소 제곱 회귀 모델을 푸아송 잡음 또는 범주형 잡음과 같은 다른 유형의 잡음을 기반으로 하는 다른 유형의 모델로 일반화합니다

일반화 선형 모델의 예는 다음과 같습니다

로지스틱 회귀

다중 클래스 회귀

최소 제곱 회귀

일반화 선형 모델의 매개변수는 볼록 최적화를 통해 찾을 수 있습니다

일반화 선형 모델은 다음 속성을 나타냅니다

최적의 최소 자승 회귀 모델의 평균 예측은 훈련 데이터의 평균 레이블과 같습니다.

최적 로지스틱 회귀 모델에 의해 예측된 평균 확률은 훈련 데이터의 평균 레이블과 같습니다

일반화 선형의 거듭제곱 모델은 기능에 의해 제한됩니다

심층 모델과 달리 일반화 선형 모델은 “새로운 기능을 학습”할 수 없습니다

생성적 적대 네트워크(GAN)

생성자가 데이터를 생성하고 판별자가 생성된 데이터가 유효한지 또는 유효하지 않은지를 판별하는 새로운 데이터를 생성하는 시스템.

생성 모델

실제로는 다음 중 하나를 수행하는 모델입니다

훈련 데이터 세트에서 새 예제를 생성(생성)합니다

예를 들어, 생성 모델은 시 데이터 세트에 대한 교육 후 시를 생성할 수 있습니다

생성적 적대 네트워크의 생성기 부분은 이 범주에 속합니다.

일부는 이 범주에 속합니다

새 예제가 훈련 세트에서 나오거나 훈련 세트를 생성한 동일한 메커니즘에서 생성될 확률을 결정합니다

예를 들어, 영어 문장으로 구성된 데이터 세트에 대한 교육 후 생성 모델은 새 입력이 유효한 영어 문장일 확률을 결정할 수 있습니다

생성 모델은 이론적으로 데이터 세트의 예 또는 특정 기능의 분포를 식별할 수 있습니다

그건:

피(예시)

비지도 학습 모델은 생성적입니다.

판별 모델과 대조됩니다

생성자입니다

새로운 예를 생성하는 생성적 적대적 네트워크 내의 서브시스템.

판별 모델과의 대조.

GPT(Generative Pre-trained Transformer)

#언어

OpenAI에서 개발한 Transformer 기반 대형 언어 모델 제품군.

GPT 변형은 다음을 포함한 여러 양식에 적용할 수 있습니다

이미지 생성(예: ImageGPT)

텍스트-이미지 생성(예: DALL-E).

지니 불순물

#df

엔트로피와 유사한 메트릭입니다

스플리터는 지니 불순물 또는 엔트로피에서 파생된 값을 사용하여 분류 결정 트리의 조건을 구성합니다

정보 이득은 엔트로피에서 파생됩니다

지니 불순물에서 파생된 메트릭에 대해 보편적으로 허용되는 등가 용어는 없습니다

그러나 이 이름 없는 메트릭은 정보 획득만큼 중요합니다

지니 불순물은 지니 인덱스 또는 간단히 지니라고도 합니다

지니 불순물에 대한 수학적 세부 정보를 보려면 아이콘을 클릭하십시오

지니 불순도는 동일한 분포에서 가져온 새로운 데이터 조각을 오분류할 확률입니다

두 개의 가능한 값 “0”과 “1”(예: 이진 분류 문제의 레이블)이 있는 세트의 지니 불순물은 다음 공식으로 계산됩니다

I = 1 – (p2 + q2) = 1 – (p2 + (1-p)2) 여기서: I는 지니 불순물..은 지니 불순물입니다

p는 “1” 예제의 분수입니다.

“1” 예제의 분수입니다

q는 “0” 예의 분수입니다

q = 1-p에 유의하십시오

예를 들어 다음 데이터 세트를 고려하십시오

100개의 레이블(데이터 세트의 0.25)에 값 “1”이 포함되어 있습니다

300개의 레이블(데이터 세트의 0.75)에는 값 “0”이 포함되어 있으므로 지니 불순물은 p = 0.25입니다

q = 0.75

I = 1 – (0.252 + 0.752) = 0.375 결과적으로 동일한 데이터 세트의 임의 레이블이 잘못 분류될 확률은 37.5%이고 적절하게 분류될 확률은 62.5%입니다

완벽하게 균형 잡힌 레이블(예: 200개의 “0” 및 200개의 “1”)은 0.5의 지니 불순물을 갖습니다

불균형이 심한 레이블은 0.0.

기울기에 가까운 지니 불순물을 갖습니다

모든 독립 변수에 대한 편도함수의 벡터입니다

기계 학습에서 기울기는 모델 함수의 편도함수로 구성된 벡터입니다

가장 가파른 상승 방향의 그래디언트 포인트

그래디언트 부스팅

#df

약한 모델이 반복적으로 강한 모델의 품질을 개선(손실 감소)하도록 훈련되는 훈련 알고리즘입니다

예를 들어, 약한 모델은 선형 또는 작은 의사결정 트리 모델이 될 수 있습니다

강한 모델은 이전에 훈련된 모든 약한 모델의 합이 됩니다

가장 단순한 형태의 그래디언트 부스팅에서는 각 반복에서 약한 모델이 강한 모델의 손실 그래디언트를 예측하도록 교육됩니다

그런 다음, 강한 모델의 출력은 그래디언트 디센트와 유사하게 예측된 그래디언트를 빼서 업데이트됩니다

$$F_{0} = 0$$ $$F_{i+1} = F_i – \xi f_i $$

어디:

$F_{0}$는 시작하는 강력한 모델입니다

$F_{i+1}$는 다음으로 강한 모델입니다

$F_{i}$는 현재 강력한 모델입니다

$\xi$는 0.0 사이의 값입니다

그리고 1.0은 수축이라고 하며 경사하강법의 학습률과 유사하며 경사하강법의 학습률과 유사합니다

$f_{i}$는 $F_{i}$의 손실 기울기를 예측하도록 훈련된 약한 모델입니다

기울기 부스팅의 최신 변형에는 계산에서 손실의 2차 도함수(Hessian)도 포함됩니다

결정 트리는 일반적으로 그래디언트 부스팅에서 약한 모델로 사용됩니다

그래디언트 부스트(결정) 트리.

그래디언트 부스트(결정) 트리(GBT)를 참조하세요

#df

다음과 같은 결정 포리스트 유형:

훈련은 그래디언트 부스팅에 의존합니다

..에 의존합니다

약한 모델은 결정 트리입니다

그라디언트 클리핑

#seq

그라디언트 디센트를 사용하여 모델을 훈련할 때 그라디언트의 최대값을 인위적으로 제한(클리핑)하여 폭발적인 그라디언트 문제를 완화하기 위해 일반적으로 사용되는 메커니즘입니다

그라디언트 디센트

훈련 데이터에 따라 모델의 매개변수에 대한 손실 기울기를 계산하여 손실을 최소화하는 기술입니다

비공식적으로, 경사하강법은 매개변수를 반복적으로 조정하여 점차적으로 손실을 최소화하기 위해 최적의 가중치와 편향 조합을 찾습니다

그래프

#텐서플로

TensorFlow에서 계산 사양

그래프의 노드는 작업을 나타냅니다

에지는 방향을 지정하고 연산 결과(텐서)를 피연산자로 다른 연산에 전달하는 것을 나타냅니다

TensorBoard를 사용하여 그래프를 시각화합니다

그래프 실행

#텐서플로우

프로그램이 먼저 그래프를 구성한 다음 해당 그래프의 전체 또는 일부를 실행하는 TensorFlow 프로그래밍 환경입니다

그래프 실행은 TensorFlow 1.x..의 기본 실행 모드입니다

Eager Execution.

greedy 정책과 대조됩니다

#알

강화 학습에서 항상 기대 수익이 가장 높은 행동을 선택하는 정책.

ground truth

정답입니다

현실

현실은 주관적인 경우가 많기 때문에 전문가 평가자는 일반적으로 실측의 대리인입니다.

그룹 귀인 편향

#공평

개인에게 해당되는 것이 해당 그룹의 모든 사람에게도 해당된다고 가정합니다

데이터 수집에 편의 샘플링을 사용하는 경우 그룹 귀인 편향의 효과가 악화될 수 있습니다

대표성이 없는 샘플에서 현실을 반영하지 않는 귀인이 만들어질 수 있습니다.

그룹 외 동질성 편견 및 그룹 내 편견도 참조하십시오

H

환각

현실 세계에 대해 주장하는 것으로 주장하는 생성 모델에 의한 그럴듯해 보이지만 사실적으로는 잘못된 출력의 생성

예를 들어, 대화 에이전트가 Barack Obama가 1865년에 사망했다고 주장하면 에이전트는 환각..

해싱입니다

머신 러닝에서 카테고리 데이터를 버킷팅하는 메커니즘은 특히 카테고리 수가 많지만 실제로 데이터 세트에 나타나는 카테고리 수가 비교적 적은 경우에 사용합니다

예를 들어 지구에는 약 60,000종의 나무가 있습니다

60,000개의 개별 범주 버킷에서 60,000개의 나무 종 각각을 나타낼 수 있습니다

또는 해당 수종 중 200개만 데이터 세트에 실제로 나타나는 경우 해싱을 사용하여 수종을 500개 정도의 버킷으로 나눌 수 있습니다

단일 버킷에 여러 수종이 포함될 수 있습니다

예를 들어 해싱은 유전적으로 다른 두 종인 바오밥 나무와 붉은 단풍나무를 같은 양동이에 넣을 수 있습니다

그럼에도 불구하고 해싱은 여전히 ​​큰 범주 집합을 원하는 버킷 수에 매핑하는 좋은 방법입니다

해싱은 결정론적 방식으로 값을 그룹화하여 많은 수의 가능한 값을 갖는 범주형 특성을 훨씬 더 적은 수의 값으로 바꿉니다

휴리스틱

문제에 대한 간단하고 신속하게 구현된 솔루션입니다

예를 들어, “휴리스틱으로 86%의 정확도를 달성했습니다

심층 신경망으로 전환했을 때 정확도가 98%까지 올라갔습니다.” 숨겨진 레이어

입력 레이어(즉, 기능)와 출력 레이어(예측) 사이의 신경망에 있는 합성 레이어입니다

은닉층은 일반적으로 훈련을 위한 활성화 함수(예: ReLU)를 포함합니다

심층 신경망에는 두 개 이상의 은닉층.

계층적 클러스터링이 포함됩니다

#클러스터링

클러스터 트리를 생성하는 클러스터링 알고리즘의 범주입니다

계층적 클러스터링은 식물 분류법과 같은 계층적 데이터에 매우 적합합니다

계층적 클러스터링 알고리즘에는 두 가지 유형이 있습니다

응집적 클러스터링은 먼저 모든 예제를 자체 클러스터에 할당하고 가장 가까운 클러스터를 반복적으로 병합하여 계층적 트리를 생성합니다.

먼저 모든 예제를 자체 클러스터에 할당하고 가장 가까운 클러스터를 반복적으로 병합하여 계층적 트리를 생성합니다

분할 클러스터링은 먼저 모든 예제를 하나의 클러스터로 그룹화한 다음 클러스터를 계층 트리로 반복적으로 나눕니다

중심 기반 클러스터링과 대조됩니다

힌지 손실

각 훈련 예제에서 가능한 한 멀리 떨어진 결정 경계를 찾아 예제와 경계 사이의 마진을 최대화하도록 설계된 분류를 위한 손실 함수 제품군입니다

KSVM은 힌지 손실(또는 제곱 힌지 손실과 같은 관련 기능)을 사용합니다

이진 분류의 경우 힌지 손실 함수는 다음과 같이 정의됩니다

$$\text{손실} = \text{최대}(0, 1 – (y * y’))$$

여기서 y는 실제 레이블(-1 또는 +1)이고 y’는 분류기 모델의 원시 출력입니다

$$y’ = b + w_1x_1 + w_2x_2 + … w_nx_n$$

결과적으로 힌지 손실 대 (y * y’)의 플롯은 다음과 같습니다

홀드아웃 데이터

훈련 중에 의도적으로 사용되지 않은(“유지된”) 예

검증 데이터 세트 및 테스트 데이터 세트는 홀드아웃 데이터의 예입니다

홀드아웃 데이터는 모델이 훈련된 데이터 이외의 데이터로 일반화하는 능력을 평가하는 데 도움이 됩니다

홀드아웃 세트의 손실은 훈련 세트.

하이퍼파라미터의 손실보다 보이지 않는 데이터 세트의 손실에 대한 더 나은 추정치를 제공합니다

모델 교육을 연속적으로 실행하는 동안 조정하는 “손잡이”입니다

예를 들어 학습률은 하이퍼파라미터.

파라미터.

하이퍼플레인과 대조됩니다

공간을 두 개의 하위 공간으로 분리하는 경계입니다

예를 들어, 선은 2차원의 초평면이고 평면은 3차원의 초평면입니다

더 일반적으로 기계 학습에서 초평면은 고차원 공간을 구분하는 경계입니다

커널 지원 벡터 머신은 초평면을 사용하여 종종 매우 고차원 공간에서 포지티브 클래스와 네거티브 클래스를 분리합니다

I

i.i.d.

독립적이고 동일하게 분포된.

이미지 인식의 약어입니다

#영상

이미지에서 객체, 패턴 또는 개념을 분류하는 프로세스입니다

이미지 인식은 이미지 분류라고도 합니다

자세한 내용은 ML 실습: 이미지 분류.

불균형 데이터 세트를 참조하세요

클래스 불균형 데이터 세트의 동의어.

암시적 편향

#공평

자신의 정신적 모델과 기억을 기반으로 자동으로 연상 또는 가정을 만듭니다

암시적 편향은 다음에 영향을 줄 수 있습니다

데이터 수집 및 분류 방법

기계 학습 시스템의 설계 및 개발 방법

예를 들어, 웨딩 사진을 식별하기 위한 분류기를 구축할 때 엔지니어는 사진에 흰색 드레스가 있는 것을 특징으로 사용할 수 있습니다

그러나 흰색 드레스는 특정 시대와 특정 문화에서만 관례였습니다

확인 편향 참조.

공정성 측정 기준의 비호환성

#공평

일부 공정성 개념은 서로 양립할 수 없으며 동시에 충족될 수 없다는 생각

결과적으로 모든 ML 문제에 적용할 수 있는 공정성을 수량화하기 위한 보편적인 단일 지표는 없습니다

이것이 낙담스러워 보일 수 있지만, 공정성 지표의 비호환성이 공정성 노력이 결실을 맺지 못한다는 것을 의미하지는 않습니다

대신, 공정성은 해당 사용 사례와 관련된 피해를 방지하기 위한 목적으로 주어진 ML 문제에 대해 상황에 따라 정의되어야 함을 제안합니다

이 주제에 대한 자세한 논의는 “공정성의 (불)가능성”을 참조하십시오

독립적이고 동일하게 배포됩니다(iid)

변경되지 않는 분포에서 가져온 데이터, 그리고 각 값이 이전에 그려진 값에 의존하지 않는 위치

아이디 유용한 수학적 구조이지만 실제 세계에서는 거의 찾아볼 수 없는 기계 학습의 이상 기체입니다

예를 들어, 웹 페이지 방문자의 분포는 i.i.d

짧은 시간 동안; 즉, 분포는 그 짧은 창 동안 변경하지 않고 한 사람의 방문은 다른 사람의 방문 일반적으로 독립적이다

그러나 그 기간을 확장하면 웹 페이지 방문자의 계절적 차이가 나타날 수 있습니다.

개별 공정

#공평

유사한 개인이 유사하게 분류되는지 여부를 확인하는 공정성 메트릭입니다

예를 들어, 어마 어마한 아카데미는 두 개의 동일한 학년 학생들과 표준화 시험 점수가 동등 가능성이 개별 공정성 당신이 (이 경우 “유사성”을 정의하는 방법에 전적으로 의존.

참고 입학을 얻을 것을 보장함으로써 개인의 공정성을 충족 할 수 있습니다, 등급 )와 시험 점수), 당신은 당신의 유사성 메트릭 미스 중요한 정보의 경우 (예 : 학생의 교과 과정의 엄격함으로 새 공정성 문제를 도입의 위험을 실행할 수 있습니다).

개인 공정성에 대한 자세한 설명은 “인식을 통해 공정성”을 참조하십시오

.추론

머신 러닝에서 레이블이 지정되지 않은 예제에 훈련된 모델을 적용하여 예측하는 과정을 종종 말합니다

통계에서 추론은 일부 관찰된 데이터를 조건으로 분포의 매개변수를 맞추는 프로세스를 나타냅니다

(통계적 추론에 대한 Wikipedia 기사 참조)

추론 경로

#df

의사 결정 트리에서 추론하는 동안 특정 예제가 루트에서 다른 조건으로 이동하는 경로가 리프로 종료됩니다

예를 들어, 다음 의사 결정 트리에서 두꺼운 화살표는 다음 특성 값이 있는 예에 대한 추론 경로를 나타냅니다

x = 7

y = 12

z = -3

다음 그림의 추론 경로는 잎에 도달하기 전에 세 가지 조건을 통과합니다( Zeta ).

세 개의 두꺼운 화살표는 추론 경로.

정보 이득을 나타냅니다

#df

의사 결정 포리스트에서 노드의 엔트로피와 해당 자식 노드의 엔트로피 가중 합계(예제 수 기준) 간의 차이입니다

노드의 엔트로피는 해당 노드에 있는 예제의 엔트로피입니다

예를 들어 다음 엔트로피 값을 고려하십시오

부모 노드의 엔트로피 = 0.6

16개의 관련 예제가 있는 하나의 자식 노드의 엔트로피 = 0.2

24개의 관련 예제가 있는 다른 자식 노드의 엔트로피 = 0.1

따라서 예제의 40%는 한 자식 노드에 있고 60%는 다른 자식 노드에 있습니다

그러므로:

자식 노드의 가중 엔트로피 합 = (0.4 * 0.2) + (0.6 * 0.1) = 0.14

따라서 정보 이득은 다음과 같습니다

정보 이득 = 부모 노드의 엔트로피 – 자식 노드의 가중 엔트로피 합

정보 이득 = 0.6 – 0.14 = 0.46

대부분의 스플리터는 정보 획득.

그룹 내 편향을 최대화하는 조건을 만들려고 합니다

#공평

자신이 속한 집단이나 자신의 특성에 대해 편애를 나타냅니다

테스터 또는 평가자가 기계 학습 개발자의 친구, 가족 또는 동료로 구성된 경우 그룹 내 편향은 제품 테스트 또는 데이터 세트를 무효화할 수 있습니다.

내 그룹 편향은 그룹 귀인 편향의 한 형태입니다

그룹 외 동질성 편향.

입력 계층도 참조하십시오

신경망의 첫 번째 계층(입력 데이터를 받는 계층).

설정 조건

#df

의사결정 트리에서 항목 집합에 한 항목이 있는지 테스트하는 조건입니다

예를 들어, 다음은 설정 조건입니다

[튜더, 식민지, 케이프]의 집 스타일

추론하는 동안 집 스타일 피쳐의 값이 tudor 또는 Colony 또는 cape 인 경우 이 조건은 Yes로 평가됩니다

하우스 스타일 기능의 값이 다른 것(예: ranch )이면 이 조건은 아니오로 평가됩니다

인셋 조건은 일반적으로 원-핫 인코딩 기능을 테스트하는 조건보다 더 효율적인 결정 트리로 이어집니다

인스턴스

동의어 예를 들어.

해석 가능성

ML 모델의 추론을 이해 가능한 용어로 설명하거나 제시하는 능력

평가자 간 합의

평가자가 작업을 수행할 때 얼마나 자주 동의하는지 측정합니다

평가자가 동의하지 않으면 작업 지침을 개선해야 할 수 있습니다

때로는 주석자 간 합의 또는 평가자 간 신뢰도라고도 합니다

가장 인기 있는 평가자 간 동의 측정 중 하나인 Cohen의 카파도 참조하십시오

IoU(교집합)

#영상

두 집합의 교집합을 합집합으로 나눈 값입니다

기계 학습 이미지 감지 작업에서 IoU는 실제 경계 상자에 대한 모델의 예측 경계 상자 정확도를 측정하는 데 사용됩니다

이 경우 두 상자에 대한 IoU는 겹치는 영역과 전체 영역 간의 비율이며 값 범위는 0(예측 경계 상자와 실측 경계 상자가 겹치지 않음)에서 1(예측 경계 상자 및 접지 -truth 경계 상자는 정확히 동일한 좌표를 갖습니다.).

예를 들어 아래 이미지에서:

예측된 경계 상자(모델이 그림에서 야간 탁자가 위치할 것으로 예측하는 좌표를 구분하는 좌표)는 보라색으로 윤곽이 지정됩니다

실제 경계 상자(그림에서 야간 탁자가 실제로 있는 위치를 구분하는 좌표)는 윤곽이 나타납니다

녹색으로.

여기에서 예측을 위한 경계 상자와 정답(왼쪽 아래)의 교집합은 1이고 예측을 위한 경계 상자와 진실(오른쪽 아래)의 합집합이 7이므로 IoU는 \(\frac{1} {7}\).

아이오유

Union.

항목 행렬에 대한 교집합의 약어입니다

#재활용

추천 시스템에서 각 항목에 대한 잠재 신호를 보유하는 행렬 분해에 의해 생성된 임베딩 행렬입니다

항목 매트릭스의 각 행은 모든 항목에 대한 단일 잠재 기능의 값을 보유합니다

예를 들어 영화 추천 시스템을 고려하십시오

항목 행렬의 각 열은 단일 영화를 나타냅니다

잠재 신호는 장르를 나타내거나 장르, 스타, 영화 시대 또는 기타 요인 간의 복잡한 상호 작용을 포함하는 해석하기 어려운 신호일 수 있습니다

항목 행렬에는 인수분해되는 대상 행렬과 동일한 수의 열이 있습니다

예를 들어, 10,000개의 영화 제목을 평가하는 영화 추천 시스템이 주어지면 항목 매트릭스에는 10,000개의 열.

항목이 있습니다

#재활용

추천 시스템에서 시스템이 추천하는 엔터티입니다

예를 들어, 비디오는 비디오 가게에서 추천하는 아이템이고 책은 서점에서 추천하는 아이템입니다.

반복

훈련 중 모델 가중치의 단일 업데이트입니다

반복은 단일 배치 데이터의 손실과 관련하여 매개변수의 기울기를 계산하는 것으로 구성됩니다

K

Keras

인기 있는 Python 기계 학습 API

Keras는 tf.keras.

키포인트로 제공되는 TensorFlow를 비롯한 여러 딥 러닝 프레임워크에서 실행됩니다

#영상

이미지에 있는 특정 기능의 좌표입니다

예를 들어, 꽃 종을 구별하는 이미지 인식 모델의 경우 키포인트는 각 꽃잎의 중심, 줄기, 수술 등이 될 수 있습니다

KSVM(Kernel Support Vector Machines)

입력 데이터 벡터를 더 높은 차원 공간에 매핑하여 포지티브 클래스와 네거티브 클래스 사이의 여백을 최대화하려는 분류 알고리즘입니다

예를 들어, 입력 데이터 세트에 100개의 특성이 있는 분류 문제를 고려하십시오

포지티브 클래스와 네거티브 클래스 사이의 여유를 최대화하기 위해 KSVM은 이러한 기능을 백만 차원 공간에 내부적으로 매핑할 수 있습니다

KSVM은 힌지 손실(hinge loss.

k-means)이라는 손실 함수를 사용합니다

#클러스터링

비지도 학습의 예를 그룹화하는 인기 있는 클러스터링 알고리즘입니다

k-평균 알고리즘은 기본적으로 다음을 수행합니다

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반복적으로 최고의 k 중심점을 결정합니다(중심점이라고 함).

)

가장 가까운 중심에 각 예를 할당합니다

동일한 중심에 가장 가까운 예는 동일한 그룹에 속합니다.

k-평균 알고리즘은 각 예에서 가장 가까운 중심까지의 거리의 누적 제곱을 최소화하기 위해 중심 위치를 선택합니다

예를 들어 개 키에 대한 다음 플롯을 고려하십시오

너비:

k=3이면 k-평균 알고리즘은 3개의 중심을 결정합니다

각 예는 가장 가까운 중심에 할당되어 세 개의 그룹을 생성합니다

제조업체에서 강아지용 소형, 중형 및 대형 스웨터의 이상적인 크기를 결정하려고 한다고 상상해 보십시오

세 개의 중심은 해당 클러스터에 있는 각 개의 평균 키와 평균 너비를 식별합니다

따라서 제조업체는 이 세 가지 중심을 기준으로 스웨터 크기를 지정해야 합니다

클러스터의 중심은 일반적으로 클러스터의 예가 아닙니다

앞의 그림은 두 가지 기능(높이 및 너비)만 있는 예에 대한 k-평균을 보여줍니다

k-means는 여러 기능에 걸쳐 예제를 그룹화할 수 있습니다

k-median

#클러스터링

k-평균과 밀접하게 관련된 클러스터링 알고리즘입니다

둘의 실질적인 차이점은 다음과 같습니다

k-평균에서 중심은 중심 후보와 각 예 사이의 거리 제곱의 합을 최소화하여 결정됩니다

k-중앙값에서 중심은 중심 후보와 각 예 사이의 거리 합을 최소화하여 결정됩니다

거리의 정의도 다릅니다.

k-평균은 중심에서 예제까지의 유클리드 거리에 의존합니다

(2차원에서 유클리드 거리는 피타고라스 정리를 사용하여 빗변을 계산하는 것을 의미합니다.) 예를 들어, (2,2)와 (5,-2) 사이의 k-평균 거리는 다음과 같습니다

$$ {\text{유클리드 거리}} = {\sqrt {(2-5)^2 + (2–2)^2}} = 5 $$

k-median은 중심에서 예제까지 맨해튼 거리에 의존합니다

이 거리는 각 차원의 절대 델타의 합입니다

예를 들어, (2,2)와 (5,-2) 사이의 k-중앙값 거리는 다음과 같습니다

$$ {\text{맨해튼 거리}} = \lvert 2-5 \rvert + \lvert 2–2 \rvert = 7 $$

패 1패

모델이 예측하는 값과 레이블의 실제 값 간의 차이의 절대값을 기반으로 하는 손실 함수

L 1 손실은 L 2 손실보다 이상값에 덜 민감합니다.

L 1 정규화

가중치의 절대값의 합에 비례하여 가중치에 페널티를 주는 정규화 유형입니다

희소 특성에 의존하는 모델에서 L 1 정규화는 관련이 없거나 거의 관련이 없는 특성의 가중치를 정확히 0으로 유도하여 모델에서 해당 특성을 제거하는 데 도움이 됩니다

L 2 정규화와 대조.

L 2 손실

제곱 손실 참조

L 2 정규화

가중치의 제곱합에 비례하여 가중치에 페널티를 주는 정규화 유형입니다

L 2 정규화는 이상치 가중치(양수 값이 높거나 음수 값이 낮은 값)를 0에 가깝게 만드는 데 도움이 되지만 0에 가깝지는 않습니다

(L1 정규화와 대조) L 2 정규화는 항상 선형 모델에서 일반화를 향상시킵니다

레이블

지도 학습에서 예제의 “답변” 또는 “결과” 부분

레이블이 지정된 데이터 세트의 각 예는 하나 이상의 기능과 레이블로 구성됩니다

예를 들어 주택 데이터 세트에서 특성에는 침실 수, 욕실 수, 집의 나이가 포함될 수 있고 레이블은 집 가격이 될 수 있습니다

스팸 탐지 데이터 세트에서 기능에는 제목, 보낸 사람 및 전자 메일 메시지 자체가 포함될 수 있지만 레이블은 “스팸” 또는 “스팸 아님”일 수 있습니다

레이블이 지정된 예

기능과 레이블이 포함된 예입니다

지도 교육에서 모델은 레이블이 지정된 예제에서 학습합니다.

LaMDA(대화 응용 프로그램용 언어 모델)

#언어

Google에서 개발한 Transformer 기반 대형 언어 모델은 현실적인 대화 응답을 생성할 수 있는 대규모 대화 데이터 세트에 대해 학습했습니다

LaMDA: 당사의 획기적인 대화 기술은 개요를 제공합니다

람다

regularization rate의 동의어입니다

(이것은 오버로드된 용어입니다

여기에서는 regularization 내의 용어 정의에 초점을 맞추고 있습니다.) 랜드마크

#영상

keypoints.

언어 모델의 동의어

#언어

더 긴 토큰 시퀀스에서 발생하는 토큰 또는 토큰 시퀀스의 확률을 추정하는 모델

추가 참고 사항을 보려면 아이콘을 클릭하십시오

반직관적이지만 텍스트를 평가하는 많은 모델은 언어 모델이 아닙니다

예를 들어, 텍스트 분류 모델과 감정 분석 모델은 언어 모델이 아닙니다.

큰 언어 모델입니다

#언어

일반적으로 많은 수의 매개변수가 있는 언어 모델을 의미하는 엄격한 정의가 없는 비공식적인 용어입니다

일부 대형 언어 모델에는 1000억 개 이상의 매개변수가 포함되어 있습니다.

추가 메모를 보려면 아이콘을 클릭하십시오

언어 모델이 언제 대형 언어 모델이라고 부를 수 있을 만큼 커지는지 궁금할 것입니다

현재, 매개변수의 수에 대해 합의된 정의 라인이 없습니다

대부분의 최신 대형 언어 모델(예: GPT)은 Transformer 아키텍처.

계층을 기반으로 합니다

입력 기능 집합 또는 해당 뉴런의 출력을 처리하는 신경망의 뉴런 집합입니다

또한 TensorFlow의 추상화입니다

레이어는 텐서 및 구성 옵션을 입력으로 사용하고 다른 텐서를 출력으로 생성하는 Python 함수입니다.

레이어 API(tf.layers)

#텐서플로

심층 신경망을 레이어 구성으로 구성하기 위한 TensorFlow API입니다

Layers API를 사용하면 다음과 같은 다양한 유형의 레이어를 구축할 수 있습니다

완전 연결 계층의 경우 tf.layers.Dense.

위해

tf.layers.Conv2D for convolutional layer.

Layers API는 Keras 레이어 API 규칙을 따릅니다

즉, 다른 접두사를 제외하고 Layers API의 모든 기능은 Keras Layers API.

리프의 해당 기능과 동일한 이름과 서명을 갖습니다

#df

의사 결정 트리의 모든 끝점

조건과 달리 리프는 테스트를 수행하지 않습니다

오히려 잎사귀는 가능한 예측입니다

리프는 추론 경로의 터미널 노드이기도 합니다

예를 들어 다음 의사결정 트리에는 3개의 리프가 있습니다

학습률

경사하강법을 통해 모델을 훈련하는 데 사용되는 스칼라입니다

각 반복 동안 기울기 하강 알고리즘은 학습률에 기울기를 곱합니다

결과 제품을 그래디언트 단계라고 합니다

학습률은 핵심 하이퍼파라미터입니다

최소 제곱 회귀입니다

L 2 Loss.

선형 모델을 최소화하여 학습된 선형 회귀 모델입니다

예측을 위해 특성당 하나의 가중치를 할당하는 모델입니다

(선형 모델도 편향을 포함합니다.) 대조적으로, 심층 모델의 기능에 대한 가중치 관계는 일대일 관계가 아닙니다

선형 모델은 다음 공식을 사용합니다

$$y’ = b + w_1x_1 + w_2x_2 + … w_nx_n$$

어디:

\(y’\)는 원시 예측입니다

(특정 종류의 선형 모델에서는 이 원시 예측이 추가로 수정됩니다

예를 들어 로지스틱 회귀를 참조하십시오.) \(b\) 는 편향. .

\(w\) 는 가중치이므로 \(w_1\) 은 첫 번째 특성의 가중치, \(w_2\)는 두 번째 특성의 가중치 등입니다

따라서 \(w_1\) 은 첫 번째 특성의 가중치 \(w_2\)는 두 번째 특성의 가중치 등입니다

\(x\)는 특성이므로 \(x_1\)은 첫 번째 특성의 값이고 \(x_2\)는 두 번째 특성의 값입니다

예를 들어 3에 대한 선형 모델이 있다고 가정합니다

기능은 다음 편향과 가중치를 학습합니다

\(b\) = 7

\(w_1\) = -2.5

\(w_2\) = -1.2

\(w_3\) = 1.4

따라서 세 가지 특성(\(x_1\), \(x_2\) 및 \(x_3\))이 주어지면 선형 모델은 다음 방정식을 사용하여 각 예측을 생성합니다

$$y’ = 7 + (-2.5)(x_1) + (-1.2)(x_2) + (1.4)(x_3)$$

특정 예에 다음 값이 포함되어 있다고 가정합니다

\(x_1\) = 4

\(x_2\) = -10

\(x_3\) = 5

해당 값을 공식에 ​​대입하면 다음 예에 대한 예측이 생성됩니다

$$y’ = 7 + (-2.5)(4) + (-1.2)(-10) + (1.4)(5)$$ $$y’ = 16$$

선형 모델은 심층 모델보다 분석 및 훈련이 더 쉬운 경향이 있습니다

그러나 심층 모델은 기능 간의 복잡한 관계를 모델링할 수 있습니다

선형 회귀와 로지스틱 회귀는 선형 모델의 두 가지 유형입니다

선형 모델에는 선형 방정식을 사용하는 모델뿐만 아니라 선형 방정식을 공식의 일부로 사용하는 광범위한 모델 세트가 포함됩니다

예를 들어, 로지스틱 회귀는 예측을 계산하기 위해 원시 예측(\(y’\))을 후처리합니다

선형 회귀

선형 모델의 원시 출력(\(y’\))을 회귀 모델의 실제 예측으로 사용합니다

회귀 문제의 목표는 실제 값을 예측하는 것입니다

예를 들어, 선형 모델의 원시 출력(\(y’\))이 8.37이면 예측은 8.37입니다.

선형 회귀를 로지스틱 회귀와 대조하십시오

또한 분류와 대조 회귀.

로지스틱 회귀

선형 모델의 원시 예측(\(y’\))을 0과 1 사이의 값으로 변환하기 위해 시그모이드 함수를 사용하는 분류 모델입니다

다음 두 가지 방법 중 하나로 0과 1 사이의 값을 해석할 수 있습니다

이진 분류 문제에서 예제가 양성 클래스에 속할 확률.

이진 분류 문제에서

분류 임계값과 비교할 값입니다

값이 분류 임계값 이상인 경우 시스템은 해당 예를 양성 클래스로 분류합니다

반대로 값이 주어진 임계값보다 낮으면 시스템은 예제를 음수 클래스로 분류합니다

예를 들어 분류 임계값이 0.82라고 가정합니다

2.6의 원시 예측(\(y’\))을 생성하는 예를 상상해 보십시오

2.6의 시그모이드는 0.93입니다

0.93은 0.82보다 크므로 시스템은 이 예를 포지티브 클래스로 분류합니다

1.3의 원시 예측을 생성하는 다른 예를 상상해 보십시오

1.3의 S자형은 0.79입니다

0.79는 0.82보다 작기 때문에 시스템은 해당 예제를 음수 클래스로 분류합니다

값이 분류 임계값 이상인 경우 시스템은 해당 예를 양성 클래스로 분류합니다

반대로 값이 주어진 임계값 미만이면 시스템은 예제를

예를 들어 분류 임계값이 0.82:라고 가정합니다

로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에서 자주 사용되지만 로지스틱 회귀는 다중 클래스 분류 문제(여기에서 다중 클래스 로지스틱 회귀 또는 다항 회귀라고 함)에도 사용할 수 있습니다.

로지트

분류 모델이 생성하는 원시(정규화되지 않은) 예측의 벡터로, 일반적으로 정규화 함수로 전달됩니다

모델이 다중 클래스 분류 문제를 해결하는 경우 로짓은 일반적으로 softmax 함수에 대한 입력이 됩니다

그런 다음 softmax 함수는 가능한 각 클래스에 대해 하나의 값으로 (정규화된) 확률의 벡터를 생성합니다

또한 로짓은 때때로 시그모이드 함수의 요소별 역함수를 참조합니다

자세한 내용은 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits.

로그 손실을 참조하세요

이진 로지스틱 회귀에 사용되는 손실 함수.

log-odds

일부 이벤트의 확률의 로그.

이벤트가 이진 확률을 나타내는 경우 확률은 성공 확률(p) 대 실패 확률(1-p)의 비율을 나타냅니다

예를 들어, 주어진 이벤트의 성공 확률이 90%이고 실패 확률이 10%라고 가정합니다

이 경우 확률은 다음과 같이 계산됩니다

$$ {\text{odds}} = \frac{\text{p}} {\text{(1-p)}} = \frac{.9} {.1} = {\text{9}} $ $

log-odds는 단순히 확률의 로그입니다

관례에 따라 “로그”는 자연 로그를 나타내지만 로그는 실제로 1보다 큰 밑수가 될 수 있습니다

따라서 관례에 따라 이 예의 대수 승산은 다음과 같습니다

$$ {\text{log-odds}} = ln(9) ~= 2.2 $$

log-odds는 sigmoid 함수의 역수입니다.

Long Short-Term Memory(LSTM)

#seq

필기 인식, 기계 번역 및 이미지 캡션과 같은 응용 프로그램에서 데이터 시퀀스를 처리하는 데 사용되는 순환 신경망의 셀 유형입니다

LSTM은 RNN에 있는 이전 셀의 컨텍스트와 새로운 입력을 기반으로 내부 메모리 상태의 히스토리를 유지함으로써 긴 데이터 시퀀스로 인해 RNN을 훈련할 때 발생하는 그라디언트 소실 문제를 해결합니다

loss

모델의 예측이 해당 레이블에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지 측정합니다

또는 더 비관적으로 표현하자면 모델이 얼마나 나쁜지 측정합니다

이 값을 결정하려면 모델에서 손실 함수를 정의해야 합니다

예를 들어, 선형 회귀 모델은 일반적으로 손실 함수에 대해 평균 제곱 오차를 사용하는 반면 로지스틱 회귀 모델은 Log Loss.

손실 곡선을 사용합니다

훈련 반복의 함수로서의 손실 그래프

예를 들어:

손실 곡선은 모델이 수렴, 과대적합 또는 과소적합되는 시기를 결정하는 데 도움이 됩니다

손실 표면

체중 대 손실의 그래프

경사하강법은 손실 표면이 국부 최소값인 가중치를 찾는 것을 목표로 합니다.

LSTM

#seq

Long Short-Term Memory.

M

머신 러닝의 약어

입력 데이터로부터 예측 모델을 구축(훈련)하는 프로그램 또는 시스템

시스템은 학습된 모델을 사용하여 모델을 훈련하는 데 사용된 것과 동일한 분포에서 가져온 새로운(전례 없는) 데이터에서 유용한 예측을 수행합니다

기계 학습은 또한 이러한 프로그램이나 시스템.

다수 클래스와 관련된 연구 분야를 나타냅니다

클래스 불균형 데이터 세트에서 더 일반적인 레이블입니다

예를 들어, 99%의 비스팸 레이블과 1%의 스팸 레이블이 포함된 데이터 세트가 있는 경우 비스팸 레이블이 대다수 클래스입니다.

Markov Decision Process(MDP)

#알

Markov 속성이 유지된다는 가정 하에 일련의 상태를 탐색하기 위해 결정(또는 조치)이 취해진 의사 결정 모델을 나타내는 그래프입니다

강화 학습에서 이러한 상태 간의 전환은 수치적 보상을 반환합니다.

Markov 속성

#알

상태 전환이 현재 상태에 내재된 정보와 에이전트의 작업.

마스크된 언어 모델에 의해 완전히 결정되는 특정 환경의 속성입니다

#언어

후보 토큰이 시퀀스의 공백을 채울 확률을 예측하는 언어 모델입니다

예를 들어, 마스크 언어 모델은 다음 문장에서 밑줄을 대체할 후보 단어의 확률을 계산할 수 있습니다

모자의 ____이(가) 돌아왔습니다

문헌은 일반적으로 밑줄 대신 “MASK” 문자열을 사용합니다

예를 들어:

모자의 “MASK”가 돌아왔습니다

대부분의 현대적인 마스크 언어 모델은 양방향입니다.

matplotlib

오픈 소스 Python 2D 플로팅 라이브러리

matplotlib는 기계 학습의 다양한 측면을 시각화하는 데 도움이 됩니다

행렬 분해

#재활용

수학에서 내적이 목표 행렬에 근접한 행렬을 찾는 메커니즘입니다

추천 시스템에서 목표 행렬은 종종 항목에 대한 사용자의 평가를 보유합니다

예를 들어, 영화 추천 시스템의 대상 행렬은 다음과 같을 수 있습니다

여기서 양의 정수는 사용자 평가이고 0은 사용자가 영화를 평가하지 않았음을 의미합니다

카사블랑카 필라델피아 스토리 블랙 팬서 원더우먼 펄프 픽션 사용자 1 5.0 3.0 0.0 2.0 0.0 사용자 2 4.0 0.0 0.0 1.0 5.0 사용자 3 3.0 1.0 4.0 5.0 0.0

영화 추천 시스템은 등급이 없는 영화에 대한 사용자 평가를 예측하는 것을 목표로 합니다

예를 들어 사용자 1이 Black을 좋아할까요?

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오늘 압도적인 런닝게임을 보여준 런닝백들 하이라이트 + 짧은 리그 근황 Update

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안녕하세요 미축남입니다. 이번 영상에선 오늘 게임중 가장 대단했던 런닝게임을 보여준 세 런닝백들의 짧은 하이라이트들을 모아봤습니다. 이 하이라이트 보면서 리그 근황에 대해서도 잠깐 이야기해보는 시간은 가져보겠습니다.

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래퍼 비쥬얼 뺨치는 완벽한 런닝백, 알빈 카마라에 대해서 알아보자 Update

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오늘은 제가 가장 보기 좋아하는 선수 중에 한명인, 구독자 분들이 많이 요청하셨던 알빈 카마라 선수에 대해서 이야기 해 볼까 합니다. 95년생, 만 스물 다섯살의 아직 젊은 선수로, 올해의 루키상과 세번의 프로볼 출전을 이미 경험한, 실력이 뛰어난 선수인데요. 여러 대학교를 옮겨다니다 테네시에서 뉴올린즈 세인츠에게 드래프트 된 런닝백입니다. 키는 178에 몸무게는 98키로 되는 선수인데요, 런닝백으로서 당연히 런닝플레이도 잘하지만, 와이드 리시버 못지 않은 손을 가지고 있어서, 다용도 런닝백으로 꾸준히 사용되고 있습니다. 아주 멋있는 그릴로 필드위에서도 항상 스타일을 뽐내는 선수, 이렇게 뛰어난 미식축구 선수이자 독보적인 캐릭터를 자랑하는 알빈 카마라 선수에 대해서 한번 알아볼까요?

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호케이크의 포지션 해부학 – 러닝백 Update New

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주제에 대한 새로운 업데이트 러닝 백

포지션 해부학 두 번째는 러닝백입니다!!! 재밌게 봐주셨으면 좋겠고 풋볼을 좀 더 재밌게 보실 수 있게 도움이 되었으면 좋겠습니다!!! 감사합니다!
호케이크 이메일: [email protected]

러닝 백주제 안의 사진 몇 장

 Update New  호케이크의 포지션 해부학 - 러닝백
호케이크의 포지션 해부학 – 러닝백 Update

Machine Learning Glossary – Google Developers 업데이트

Mar 04, 2022 · bias (math) An intercept or offset from an origin. Bias (also known as the bias term) is referred to as b or w0 in machine learning models. For example, bias is the b in the following formula: y ′ = b + w 1 x 1 + w 2 x 2 + … w n x n. Not to be confused with bias in ethics and fairness or prediction bias.

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[트레일러닝 베스트 1탄] 겨드랑이에서 피 안나려면 꼭 보세여… New Update

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주제에 대한 추가 정보 러닝 백

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러닝벨트 싹다 모아봤어요-암밴드/힙섹가방/플립벨트 마라톤장비 가방추천 Update

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조깅/마라톤장비/러닝을 할때 핸드폰이나 파워젤, 기타 소지품을 보관하기 위해 암밴드를 추천하는경우가 있는데 저는 러닝벨트를 추천하는 편입니다. 종류가 여러가지다 보니 사용하면서 불편함이 있어도 여러개를 구매하시기엔 부담될수도 있습니다. 마라톤대회에서 가장 흔히 주는 사은품중에 하나가 마라톤벨트이다 보니 제가 구매한것 이외에 여러 마라톤대회에서 사은품으로 받았던 러닝벨트를 모아다가 종류별로 하나하나씩 사용후기를 담아보았습니다.
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골전도 블루투스 무선이어폰 사용후기
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무릎바깥쪽통증 스트레칭 / 자가치료법
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신발끈 조이는법 / 묶는법
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보스톤8 러닝화 리뷰
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러닝(Deep Learning) 알고리즘 이해하기 : 네이버 블로그 업데이트

Feb 19, 2018 · 딥러닝 (Deep Learning)은 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공 신경망 (ANN, Artificial Neural Network)을 기반으로 구축한 기술이다. 딥러닝은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보 …

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[미식축구] 2021년 8인제 미식축구 \”피지컬 파워백\” 러닝백 최병욱 Update

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사회인 리그 서울 골든 이글스 소속. 인천 라이노스 주전 러닝백 95번 러닝백 최병욱

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 Update  [미식축구] 2021년 8인제 미식축구 \
[미식축구] 2021년 8인제 미식축구 \”피지컬 파워백\” 러닝백 최병욱 Update

러닝플러스 New Update

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초보 러너에게 꼭 필요한 부상방지와 즐달을 위한 아이템 추천. Update

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저는 초보때 운동화 달랑 하나로 달렸습니다.
지금 생각해 보면 ㅋㅋㅋ
그 때 알았다면 조금 더 즐겁고 부상없는 달리기가 되었을텐데… 하는 마음으로 준비한 영상입니다.
좀 더 좋은 세상을 꿈꾸는 마라닉TV와 함께하는 방법!!
https://www.youtube.com/channel/UCx_2bXULZciQY76UoDhIntA/join
항상 감사합니다 여러분
네이버 밴드 : https://band.us/n/a8a85aF088j4u
instagram : @maranic.tv
email : [email protected]
————————————————————–
1. GPS 시계
가민 포러너 45 / 245뮤직 / 945
2. 러닝벨트와 러닝 가방
나이키 러닝벨트
러닝가방 : 살로몬 어자일 12L
3. 근육 테이프
4. 컴프레션 타이즈
2XU MCS Compression 타이즈
5. 위풋 컴프레션 삭스 40% 할인 받기 (이벤트 종료되었습니다)

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 New  초보 러너에게 꼭 필요한 부상방지와 즐달을 위한 아이템 추천.
초보 러너에게 꼭 필요한 부상방지와 즐달을 위한 아이템 추천. Update

비즈니스 머신러닝 (아마존 세이지메이커와 주피터를 활용한 빠르고 효과적인 머신러닝 … New Update

Dec 28, 2020 · 비즈니스 지향적인 머신러닝 기법을 설명하며, 고객 유지, 전력 사용량 예측, 오피스 프로세스 등 실무에서 매우 유용한 6가지 시나리오를 다룬다. 원서 출간 이후 아마존 세이지메이커 버전이 2.x로 업데이트되어 번역서에는 1.x 버전 예제를 오류 없이 …

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최신아웃도어패션에 대해! 이제는 등산배낭도 더 가볍게 멋스럽게! 트레일러닝베스트지만 산행시에도 너무 편하게 착용가능해요. Update

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#아웃도어장비 #등산배낭 #트레일러닝
안녕하세요.
[자연에 빠지다]의 또 하나의 카테고리 [기어에 빠지다] 힐링진입니다!
제가 유튜브를 진행한 4개월 동안 가~~장 많이 받은 질문에 대해 응답합니다!!
그 질문은 바로 “ 착용하고 있는 배낭과 조끼”에 대한 건데요.
등산 시 또는 100km 이상의 트레일 러닝 시에도 필요한 장비를 다 넣고 다녀도
여유가 있을 만큼 수납력도 좋고 착용감도 우수하지요~~
저는 그래서 25리터 이상의 배낭은 잘 안 매고 다녀요.
산행 및 트레일 러닝, 아니 하고 있는 모든 아웃도어 활동에 활용할 수 있는 장비에 대한
제 경험과 생각을 공유합니다.
유료광고 아니고 협찬 아님을 미리 말씀드립니다^^
개인 소장품이에요.
정보전달을 위해 만들어진 영상이라는 점 알려드려요~~
아! 그리고 등산이나 트레일러닝 모든 아웃도어에 있어 서 최고의 장비는!!
강한 햇빛에 땀으로 젖어도 보고 비바람을 견뎌도 보면서 사람 고유의 형태와 체취가 입혀진 장비라고 생각합니다. 제 책 달리기가 나에게 알려준 것들에도 [장비빨이야] 라는 내용의 글이 있는데 몸에서 흘린 땀과 익숙함을 통해 장비는 더욱 내 몸과 일체화가 되고 장비도 기능의 이백 퍼센트를 발휘하게 된다는 취지로 쓴 챕터에요.
아웃도어 활동을 더 즐겁고 안전하게 즐길 수 있게 도와주는 기어들!! 자신에게 맞게 선택하시길 바라고 여러분들의 건강한 땀을 응원합니다!
그리고~~~~저도 이제 유료광고 하고 싶어요~~~^^
다양한 아웃도어 용품을 사용해보고 구독자님들께 객관적으로 리뷰할 수 있는 카테고리로 성장해나가겠습니다. 응원부탁드려요.
광고 문의는 [email protected] 으로 연락주세요.
영상 속 제품은
얼티메이트 디렉션, 카멜백, 인스팅트, 살로몬입니다.

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최신아웃도어패션에 대해! 이제는 등산배낭도 더 가볍게 멋스럽게! 트레일러닝베스트지만 산행시에도 너무 편하게 착용가능해요. New

2020년 러닝벨트 구매율 높은 제품 New Update

Aug 28, 2020 · 2020년 러닝벨트 구매율 높은 제품 러닝벨트 구매예정이지만 어떤 제품을 사야하는지 곰곰히 고민하게 됩니다. 제품을 구매한 사람들의 다양한 리뷰정보를 보면 구매 결정할때 좋은 정보가 되겠죠. 러닝벨트 여러..

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제26회 전국실업육상경기선수권대회(트랙) – 400m 일반(남), 일반(여), 대학(남), 대학(여) Update New

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제26회 전국실업육상경기선수권대회(트랙) – 400m 일반(남), 일반(여), 대학(남), 대학(여)

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 New  제26회 전국실업육상경기선수권대회(트랙)   - 400m 일반(남), 일반(여), 대학(남), 대학(여)
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2021년 패킹배낭 최저가 인기순위 최신

Feb 09, 2021 · 2021년 패킹배낭 최저가 인기순위 패킹배낭 살 예정이지만 많은 제품이 있어서 어떤 제품을 사야하는지 고민이 생기게 되죠. 제품에 관련된 다양한 리뷰정보를 보면 구매 결정할때 커다란 도움이 됩니다. 백패..

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10 Most FEARED Running Backs Of All Time Update

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If you needed a yard, everyone on this list could get you 3. We’re talking the greatest power backs ever, a countdown of the top 10 most feared runners in NFL history.
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[제품소개]컴프레스포트 울트런 140g 백팩, 초경량 트레일러닝 백! : … New

[제품소개]컴프레스포트 울트런 140g 백팩, 초경량 트레일러닝 백! … URL 복사 이웃추가. 본문 기타 기능. 공유하기 올해 출시된 컴프레스포트 트레일러닝 백팩 ‘울트런 140g 백팩’의 반응이 뜨겁습니다. 출시 전부터 컴프레스포트 페이스북으로 문의가 많았는데요 …

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688. 4월, 왜 최고의 한달인가! Update

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새로운 월별 시리즈 시작! 저는 요즘 계절성에 심취해 있는데 왜 특히 4월 한국 주식시장이 왜 거의 매년 초강세인지 설명합니다! 이 원인을 십여년만에 알게 되었네요.
18년 퀀트 투자 노하우를 다 풀어드리는 강환국 패밀리 스터디 – 어제는 11-4월 투자에 대해 라이브 강의 했습니다!
곧 패밀리스터디 3기로 여러분들을 초대드릴 예정이니, 관심있으신 분들은 아래 링크를 확인해주세요!
💡https://academy.tantanselect.com/academy?code=94
– 즐겨찾기 하면 여러분의 수익이 3배로 늘어납니다! –
1. (베스트셀러)거인의 포트폴리오 – http://www.yes24.com/Product/Goods/104988500
2. (베스트셀러) 하면 된다! 퀀트투자 – http://www.yes24.com/Product/Goods/103509708
3. 삼프로 TV 온라인강의(정적, 동적자산배분)
– https://3protv.com/conn/3pro%2Fhome%2FaudioList%2F80
4. 러닝스푼즈 오프라인강의(퀀트킹으로 백테스트 + 종목선정 AND 정적, 동적자산배분 + 투자심리)
– https://learningspoons.com/course/detail/quantcfa/
5. 터틀캠퍼스 오프라인강의(퀀트킹으로 백테스트 + 종목선정 AND 정적, 동적자산배분 + 투자심리)
– https://turtlecampus.co.kr/kangcfa/
6. 할투 모든 영상 요약: https://han.gl/49BQk
7. 할투 맵: https://hal-to.github.io/
#4월최고투자기회 #4월주식투자 #계절성 #배당재투자 #마켓타이밍 #코스피계절성 #코스닥계절성 #최고의한달 #강환국 #헤이비트 #할투 #어스얼라이언스

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 Update  688. 4월, 왜 최고의 한달인가!
688. 4월, 왜 최고의 한달인가! Update New

모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 – GitHub Pages Update New

모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 모두를 위한 머신러닝과 딥러닝의 강의. 알파고와 이세돌의 경기를 보면서 이제 머신 러닝이 인간이 잘 한다고 여겨진 직관과 의사 결정능력에서도 충분한 데이타가 있으면 어느정도 또는 우리보다 더 잘할수도 있다는 생각을 많이 하게 되었습니다.

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밈이 된 영화 대사들을 ㄱ~ㅎ순으로 알아보자🎞🎬 Update

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백 오십 팔번째로 알아볼 것은 ‘밈이 된 영화 대사’ 입니다.
저번 편에선 ㄱ~ㅂ까지 알아봤으니 오늘은 ㅅ~ㅎ까지 알아볼까요?
#영화
BGM 정보 ::
Track: RetroVision – Campfire [NCS Release]Music provided by NoCopyrightSounds.
Watch: https://youtu.be/geOGWGe0aB8
Free Download / Stream: http://ncs.io/CampfireYO
00:00 인트로
00:36 ㅅ – Shut up, Malfoy
02:42 ㅇ – I AM GROOT
04:12 ㅈ – 진행시켜
06:09 ㅊ – 첫 판부터 장난질이냐?
07:17 ㅋ – 키미노 나마에와
08:15 ㅌ – 탈룰라
09:58 ㅍ – 포스가 함께하길
11:00 ㅎ – Here’s Johnny!!
12:08 아웃트로

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스파이더 ㅣ맨즈 러닝 프로웹 포켓 쇼츠 최신

맨즈 러닝 프로웹 포켓 쇼츠. spgfcntr231m-blk 109,000원

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트레일러닝의 퀄리디가 달라진다! 추천 트레일러닝화 3종!! New

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#페가수스트레일2 #몬트레일칼도라도3 #에보마파테2
트레일러닝화만 바꿔도 트레일 러닝이 엄청 즐거워집니다~~
영상이 마음에 드셨다면 구독과 좋아요 부탁드려요. (알람설정도^^)
instagram
@maranic.tv
email
[email protected]

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 Update  트레일러닝의 퀄리디가 달라진다! 추천 트레일러닝화 3종!!
트레일러닝의 퀄리디가 달라진다! 추천 트레일러닝화 3종!! New Update

트레일러닝 – 트레일러닝 – adre9.com New Update

트레일러닝운동화,러닝화,베스트,로드러닝화,마라톤레이싱화

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중급러너 구차장이 다시 뽑은 러닝화 베스트3!! New

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중급러너 구차장이 다시 뽑은 러닝화 베스트3
# 나이키 리액트 인피니티런 플라이니트 리뷰 : https://youtu.be/TbXOJQvObmw
# 써코니 엔돌핀 스피드 리뷰 : https://youtu.be/QhPYM0xnnYU
# 나이키 베이퍼플라이 넥스트% 리뷰 : https://youtu.be/EIQuzdtc6DI
# 중급러너가 5년동안 신어본 러닝화 중 BEST 3 : https://youtu.be/V1Un4UJpkro
#러닝화리뷰 #러닝화추천 #러닝화
# insta : @seongcheol_ku
# camera : Sony A6400
# edit program : Final cut pro X

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이 스레드를 봐주셔서 감사합니다 러닝 백

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