I. 인공지능 모델 성능 평가, 혼동행렬 가. 혼동행렬의 개념 잘못된 예측의 영향을 파악하기 위해 예측 값과 실제 값 일치 여부를…

I. 과한 학습과 부족 학습, 오버핏과 언더핏의 문제점 구분 문제점 현상 Overfit (과분산) - 과학습, 오류 분산 - High Variance,…

I. 효율적 경로 탐색, 몬테카를로 트리 탐색 가. 몬테카를로 트리 탐색의 정의 전체 경로 탐색 불가능 시 효율적 경로 탐색을…

I. co-adaptation 해결 기법, 드롭아웃 가. 드롭아웃(Dropout)의 개념 딥러닝 시 오버피팅 문제를 해결하기 위해 노드 중 일부를 제거하는 인공지능 최적…

I. 기계학습과 진화 연산, 유전 알고리즘 가. 유전 알고리즘 개념 유전 알고리즘 절차 유전 알고리즘 개념 - 적자생존, 돌연변이 등 유전…

I. 경쟁을 통한 원본 복제 기술, GAN 가. GAN (Generative Adversarial Networks)의 개념 생성자와 판별자 간 복제본 구별 경쟁을 통한…

I. 나이브 베이지안 개념 문서나 데이터 요소 등장 확률 도출을 위해 베이즈 정리 기반 독립적 확률 벡터 분류 기법  …

I. 체계적 확률 기법, 베이지안 네트워크 가. 베이지안 네트워크의 개념 체계적 확률 정보 기반 방향성 비순환 그래프와 그래프를 다루는 기법이…

I. 인공지능 모델 평가 기법, 교차 검증 (Cross Validation) 모델의 일반화 오차에 대해 신뢰한 추정치를 구하기 위해 훈련/검증 데이터 기반…

I. 통계적 주요 분석 기법, SVM 개념 목적 학습 데이터를 두 개의 클래스로 분류하기 위해 Margin을 최대로 하는 결정직선탐색 분류알고리즘 - 클래스 간…