1419
2017-02-22 04:09:00
0
문제를 너무 대충 적으신듯ㅋㅋ
- 하나가 정말 말 그대로 데이터포인트 한 개라면 원천적으로 불가능. 사실 데이터포인트 1개면 머신러닝도 아니니 아마 한 set 을 말씀하신듯?
- "함수" f(x) 를 줬다면 딥러닝을 할 필요가 없음.
아마도 함수값을 줬다는 것 같네요. 수학적으로 문제 정의를 해주심이 좋을듯 합니다.
{(x,f(x)) : x ∈ X} 랑 {(x',f(x')) : x' ∈ Dummy} 를 주고, 임의 점이 아닌 training data 에 대해서 classification 을 하라는 것으로,
소위 말하는 unsupervised classification 문제. X 와 f(x) 와 dummy set 에 대한 적절한 가정을 하고 나면, 일반적으로 "머신러닝"으로 풀 수 있음.
딥러닝 기법 중 뭘 쓸 지는 모르겠으나, 머신러닝으로 풀 수 있는 문제는 거의 대부분 딥러닝으로 풀 수 있음. 그래서 딥러닝이 핫한거고..
다만 그게 컴퓨팅 비용이라든지, 효율이나 성능 관점에서 좋은 초이스냐에는, X 및 dummy set, f(x) 조합에 따라서 다름.
그러나 문제가 단순한 만큼 딥러닝은, 성능은 웬만하면 다른 알고리즘보다 낫겠지만 필요한 데이터 숫자나 컴퓨팅 비용 면에서는 일반적으로 안 좋을 거라고 예상됨.
- 하나가 정말 말 그대로 데이터포인트 한 개라면 원천적으로 불가능. 사실 데이터포인트 1개면 머신러닝도 아니니 아마 한 set 을 말씀하신듯?
- "함수" f(x) 를 줬다면 딥러닝을 할 필요가 없음.
아마도 함수값을 줬다는 것 같네요. 수학적으로 문제 정의를 해주심이 좋을듯 합니다.
{(x,f(x)) : x ∈ X} 랑 {(x',f(x')) : x' ∈ Dummy} 를 주고, 임의 점이 아닌 training data 에 대해서 classification 을 하라는 것으로,
소위 말하는 unsupervised classification 문제. X 와 f(x) 와 dummy set 에 대한 적절한 가정을 하고 나면, 일반적으로 "머신러닝"으로 풀 수 있음.
딥러닝 기법 중 뭘 쓸 지는 모르겠으나, 머신러닝으로 풀 수 있는 문제는 거의 대부분 딥러닝으로 풀 수 있음. 그래서 딥러닝이 핫한거고..
다만 그게 컴퓨팅 비용이라든지, 효율이나 성능 관점에서 좋은 초이스냐에는, X 및 dummy set, f(x) 조합에 따라서 다름.
그러나 문제가 단순한 만큼 딥러닝은, 성능은 웬만하면 다른 알고리즘보다 낫겠지만 필요한 데이터 숫자나 컴퓨팅 비용 면에서는 일반적으로 안 좋을 거라고 예상됨.
1418
2017-02-18 03:25:30
36
마지막에 290도ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ오역이네요ㅋㅋㅋ
파이프 물을 순환시키는데 필요한 정도의 적은 에너지 만이 필요하고, 나머지는 지구 표면과 우주 사이의 290도의 엄청난 온도 차이가 해결해준다.
파이프 물을 순환시키는데 필요한 정도의 적은 에너지 만이 필요하고, 나머지는 지구 표면과 우주 사이의 290도의 엄청난 온도 차이가 해결해준다.
1417
2017-02-14 14:49:17
0
영어가 가능하시면 ieee에 조금 가볍게 올라오는 글들 살펴보시는 것도 재밌어용
1411
2017-02-12 16:23:29
0
우리 나라처럼 성이 겹치는 경우가 흔하고 이름으로 구분짓는 문화에선 참 난감하죠 그나저나 ㅋㅋ
1410
2017-02-12 16:19:21
1
전에 다른 게시판서도 이런 분 봤는데, 뭐 일다 게시판 미아인건 그렇다 치고 (방송 일 하는 사람이 연예랑 연애를 구분 못하다니, 일 참 잘하신다 ㅋㅋ)
크롤링에 취약한 텍스트로 가득한 php 홈피에 확인도 안되는 번호를 올리는 데다가, 중요한건 왜 메일이 네이버죠?
크롤링에 취약한 텍스트로 가득한 php 홈피에 확인도 안되는 번호를 올리는 데다가, 중요한건 왜 메일이 네이버죠?
1409
2017-02-10 04:41:19
0
집으로 가는 길 뮤비 보고 뭔가 무서웠는데 소리소문 없이 신곡이 나왔네요! 2월 10일자로!
1408
2017-02-09 18:45:27
1
어...? 푱푱인가?? (설레는 라붐팬)
1407
2017-02-09 18:42:46
0
관련 영상은 SALT BAE 라고 치면 겁나 많이 나옵니다 ㅋㅋㅋ
1406
2017-02-09 18:36:56
9/66
과학과 철학 및 인문학을 평행하게 두고 보면 재밌는 것이 많은 것 같습니다. 과게에서는 유사과학을 싫어하면서 툭하면 철게로 가세요 이러는데 사실 그라믄 안되는 거에요...ㅋㅋㅋ 칭구칭구해야 하는데, 그런데 아마 (저도 그렇고) 서로가 서로의 학문을 공부하기 피곤해 해서 안 될 것 같습니다 ㅋㅋ
갈릴레오-뉴턴의 고전역학은 아마도 "고정관념을 산산조각낸다" 라고 하기에는 애매해서 들어가지 않은 것 같은데, 출발하고,소위 말하는 결정론(Causal Determinism)적 철학과 관계지어서 인간의 사상에 미친 영향이 크다고 생각해요. 그리고 양자역학을 위시로 한 확률에 기반 모델이 결정론에 철퇴를 날렸지요. 요즘 유행인 머신러닝쪽 용어를 차용하면 Truth 가 PAC 으로 대체된 것이 아닌가 하는 생각도 들기는 합니다. PAC은 통계에서 와서 머신러닝 쪽에서 쓰는 말입니다. Probably Approximately Correct 라는 건데요 ㅋㅋ "웬만하면 거의 맞는거" 쯤 되나요?
앞으로 어떤 혁신이 있을지, 우리의 인지와 세상을 바라보는 눈은 어떻게 바뀌게 될 지 궁금합니다.
갈릴레오-뉴턴의 고전역학은 아마도 "고정관념을 산산조각낸다" 라고 하기에는 애매해서 들어가지 않은 것 같은데, 출발하고,소위 말하는 결정론(Causal Determinism)적 철학과 관계지어서 인간의 사상에 미친 영향이 크다고 생각해요. 그리고 양자역학을 위시로 한 확률에 기반 모델이 결정론에 철퇴를 날렸지요. 요즘 유행인 머신러닝쪽 용어를 차용하면 Truth 가 PAC 으로 대체된 것이 아닌가 하는 생각도 들기는 합니다. PAC은 통계에서 와서 머신러닝 쪽에서 쓰는 말입니다. Probably Approximately Correct 라는 건데요 ㅋㅋ "웬만하면 거의 맞는거" 쯤 되나요?
앞으로 어떤 혁신이 있을지, 우리의 인지와 세상을 바라보는 눈은 어떻게 바뀌게 될 지 궁금합니다.