해당 글은 Stanford CS class CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 강의를 기반으로 하고 있습니다.(출처 :http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html) Video 강의와 강의 note를 가지고 정리하고 있습니다.Linear Classification CIFAR10 data 50,000 training imageseach image is 10,000 test images Nearest Neighbor Classification을 사용하여 data-driven approach 방식으로 모델을 training하고 test하는 과정을 살펴보았습니다. Linear Classification은 trai..
Domingos, Pedro. "A few useful things to know about machine learning." CACM, 55.10(2010): 78-87 No free lunch theorem (NFL theorem) We have dubbed the associated results NFL theorems because they demonstrate that if an algorithm performs well on a certain class of problems then it necessarily pays for that with degraded performance on the set of all remaining problems
해당 글은 Stanford CS class CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 강의를 기반으로 하고 있습니다.(출처 :http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html) Video 강의와 강의 note를 가지고 정리하고 있습니다. 1. Image Classification Data-driven approach vs Parametric approach Image classification problem을 해결하는 데 접근 방식을 Data-driven approach와 Parametric approach로 나눠 생각해봅시다. 전자의 경우 기계에 (여기서 말하는 기계는 보통 컴퓨터를 말합니다.) 아주 많은 데이터를..