F1 점수라고도 하는 F-Score는 특히 분류 작업에서 기계 학습 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 지표입니다.정밀도와 재현율 간의 균형을 유지하는 단일 측정값을 제공하므로 클래스 분포가 불균등하거나 위양성과 위음성 모두 중대한 결과를 초래하는 경우에 특히 유용합니다.F-Score의 범위는 0~1이며, 점수가 1에 가까울수록 성과가 더 우수함을 나타냅니다. 이는 긍정적인 예측의 정확성과 관련된 모든 긍정적인 사례를 포착하는 모델의 능력을 반영합니다.
거짓양성은 이진 분류 모델에서 실제 클래스가 음수일 때 모델이 포지티브 클래스를 잘못 예측하는 오류를 말합니다.즉, 모델이 특정 조건이나 속성이 없을 때 해당 조건이나 속성이 존재한다고 표시하면 False Posive가 발생합니다.의료 진단, 사기 탐지 또는 보안 시스템과 같이 잘못된 양성 예측이 중대한 결과를 초래할 수 있는 다양한 응용 분야에서 오탐의 의미는 매우 중요합니다.
거짓 네거티브는 이진 분류 모델에서 실제 클래스가 양수일 때 모델이 네거티브 클래스를 잘못 예측하는 오류를 말합니다.즉, 모델이 존재하는 조건이나 속성을 감지하지 못해 해당 조건이나 속성이 없다는 잘못된 가정으로 이어질 때 위음성이 발생합니다.위음성 판정의 의미는 의료 진단, 사기 탐지 또는 보안 시스템과 같이 양성 사례를 식별하지 못할 경우 심각한 결과를 초래할 수 있는 응용 분야에서 매우 중요합니다.
특징 선택은 머신러닝 모델의 성능에 크게 기여하는 가장 관련성이 높은 변수를 데이터세트에서 식별하고 선택하는 프로세스입니다.목표는 가장 중요한 데이터 속성에 초점을 맞추고 관련이 없거나 중복되는 특징을 제거하여 모델 정확도를 높이고 과적합을 줄이며 해석 가능성을 개선하는 것입니다.이 프로세스는 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 다양한 머신러닝 작업에서 매우 중요하며, 선택한 특징의 품질이 모델의 성공에 직접적인 영향을 미칩니다.
기능 엔지니어링은 원시 데이터에서 새로운 특징 (변수) 을 선택, 변환 및 생성하여 머신러닝 모델의 성능을 개선하는 프로세스입니다.특징 엔지니어링의 목표는 가장 관련성이 높고 정보를 제공하는 특징을 식별하거나 데이터의 기본 패턴을 더 잘 나타내는 새로운 특징을 생성하여 모델의 예측력을 높이는 것입니다.특징의 품질이 머신러닝 알고리즘의 정확성, 해석 가능성, 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 이 프로세스는 효과적인 모델을 구축하는 데 매우 중요합니다.기능 엔지니어링은 예측 모델링, 고객 세분화, 추천 시스템과 같은 다양한 응용 분야에서 널리 사용됩니다.
특징 학습은 모델이 분류 또는 예측과 같은 특정 작업을 수행하는 데 필요한 표현이나 특징을 자동으로 발견할 수 있도록 하는 기계 학습 기법 집합을 말합니다.모델은 수동으로 엔지니어링한 특징에 의존하는 대신 학습 과정에서 원시 데이터에서 가장 관련성이 높은 특징을 추출하는 방법을 학습합니다.특징 학습의 의미는 머신러닝 모델이 데이터의 가장 많은 정보를 파악하고 이에 초점을 맞출 수 있도록 함으로써 머신 러닝 모델의 정확성과 일반화를 개선할 수 있다는 데 있습니다.
미세 조정은 사전 학습된 모델을 새로운 (종종 더 작은) 데이터 세트에서 추가 학습하여 특정 작업이나 도메인에 맞게 조정하는 머신 러닝 프로세스입니다.미세 조정의 목표는 모델이 대규모 데이터 세트에 대한 초기 학습 중에 이미 습득한 지식을 활용하고 새 작업에서 성능을 최적화하도록 약간 조정하는 것입니다.이 기법은 신경망과 같은 모델이 텍스트 분류, 이미지 인식 또는 감정 분석과 같은 특수 응용 분야에서 잘 작동하도록 미세 조정되는 전이 학습에 널리 사용됩니다.
순방향 전파는 신경망에서 입력 데이터가 네트워크 계층을 통과하여 출력을 생성하는 프로세스입니다.이 과정에서 네트워크의 각 계층은 수신한 입력에 가중치 집합과 활성화 함수를 적용하여 이를 변환하고 다음 계층으로 전달합니다.순방향 전파의 최종 출력은 입력 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내리는 데 사용됩니다.순방향 전파는 신경망의 기본 연산이며 훈련과 추론의 기초를 형성합니다.
페일세이프 시스템은 오작동, 고장 또는 예상치 못한 상황이 발생하더라도 시스템이 안전하게 작동할 수 있도록 시스템에 통합된 설계 또는 메커니즘을 말합니다.페일세이프 시스템의 목표는 자동 또는 수동으로 안전 상태로 되돌려 피해를 최소화하고 치명적인 결과를 방지하며 복구를 가능하게 하는 것입니다.이러한 시스템은 항공우주, 자동차, 원자력 및 의료와 같이 장애가 발생하면 심각한 손상, 부상 또는 인명 손실로 이어질 수 있는 산업에서 매우 중요합니다.
피드포워드 신경망은 노드 (뉴런) 간의 연결이 주기를 형성하지 않는 일종의 인공 신경망을 말합니다.이 유형의 네트워크에서는 데이터가 입력 계층에서 은닉 계층 (있는 경우) 을 거쳐 출력 계층으로 한 방향으로 흐릅니다.피드포워드 신경망의 의미는 분류, 회귀, 패턴 인식과 같은 작업에서의 단순성 및 효율성과 밀접한 관련이 있습니다.
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