Test Data

27 Mar 2021 in Machine Learning on Strategy

모델 평가 방법

Transfer Learning

29 Jan 2021 in Machine Learning on Strategy

전이학습은 학습 데이터가 부족한 모델을 구축하기 위해 사용되는 방법이다.
예를 들어, 학습 데이터가 부족한 x-lay 이미지를 판단하는 모델을 만들려할 때
우리는 학습 데이터가 많은 일반 이미지 인식 모델의 layers를 가져와서
x-lay 이미지 모델에 사용할 수 있다.
이처럼 실제 학습 데이터가 부족한 모델을 구축할 때, 비슷한 형태의 데이터를 사용하는
다량의 데이터로 구축된 모델을 전이학습하여 성능을 높일 수 있다.

Multi-task Learning

29 Jan 2021 in Machine Learning on Strategy

Transfer learning(전이학습)은 빅 데이터의 모델 A를 적은 데이터 모델 B에 적용시키는 순차적인 방법이었다.
하지만 Multi-task Learning은 모델 A와 모델 B를 동시에 학습시키는 방법이다.
예로 길거리의 이미지로

Training and Testing on different distribution

24 Jan 2021 in Machine Learning on Strategy

Training을 시킬 때 우리는 많은 데이터셋을 필요로한다.
하지만 우리가 학습시킬 수 있는 데이터셋이 많지 않을 때 비슷한 환경의 데이터 셋을 가져와서 학습시킬 수 있다.
예를 들어, 핸드폰 이미지 인식을 할 때, 우리가 가지고 있는 데이터 셋이 10000개 뿐이라고 가정하자,
하지만 인터넷에 카메라로 찍은 사진 데이터는 20만개가 존재한다.
카메라로 찍은 사진 데이터와 핸드폰으로 찍은 사진 데이터는 서로 다르다. 하지만 핸드폰 이미지 인식을 학습시킬 때,
카메라로 찍은 데이터를 사용하여 정확도를 높일 수 있다.