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인공지능

이번 포스트에서는 벨만 기대 방정식을 통한 정책 이터레이션을 통한 순차적 문제 해결에 대해서 알아보겠습니다.

강화학습의 최종 목적은 가장 많은 보상을 얻을 수 …

강화학습 가치함수 큐함수

Posted on May 2, 2022, midnight

인공지능

머신러닝에는 수많은 모델이 있고 그 모델들은 각각의 장단점이 있습니다. 이런 장단점을 보완하기 위해서 여러 모델을 동시에 훈련시켜 결합하는 앙상블 기법이 많이 사용되고 있습니다. 앙상블 기법을 …

사이킷런 scikit-learn VotingClassifier

Posted on April 11, 2022, 11:26 p.m.

인공지능

분류 문제에서 클래스 레이블의 불균형은 흔히 있는 일입니다. 클래스가 불균형 하면 모델도 그것에 영향을 받아 다수 클래스 쪽으로 편향이 되어버립니다.

이럴때 널리 사용하는 방법은 샘플링을 …

사이킷런 resample

Posted on April 6, 2022, 11:58 p.m.

인공지능

분류 모델의 성능을 평가하는 지표는 다양합니다. 이번 포스트에서는 분류 모델의 성능을 평가하는 지표 몇가지를 알아보도록 하겠습니다.

제일 보편적이고 간단한 지표는 바로 정확도 입니다. …

사이킷런 scikit-learn metrics

Posted on April 5, 2022, 11:30 p.m.

인공지능

머신러닝에서는 모델 자체의 파라미터(하이퍼파라미터)들이 있어서 이것을 데이터에 적합한 값으로 정해주어야 합니다. 어떤 파라미터가 적합할지 알아내는 방법은 여러가지가 있습니다. 검증 곡선을 분석해서 파라미터를 정할 수도 있을 …

사이킷런 scikit-learn GridSearch

Posted on April 5, 2022, 10:53 p.m.