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혼동행렬 머신러닝에서 모델의 성능을 평가하기 위한 지표입니다. actual은 실제 정답이고 predicted는 모델이 예측한 결과입니다. - True Positive(TP) : 실제 True인 정답을 True라고 예측 (정답)- True Negative(TN) : 실제 False인 정답을 False라고 예측 (정답) - False Positive(FP) : 실제 False인 정답을 True라고 예측 (오답)- False Negative(FN) : 실제 True인 정답을 False라고 예측 (오답) 1. 정밀도 (precision) 모델이 True라고 분류한 것 중에서 실제 True인 것의 비율 2. 재현율 (recall) 실제 True인 것 중에서 모델이 True라고 예측한 것의 비율 이..

Active learning모델이 단순히 양이 많은 데이터를 배우는 것에 그치지 않고, 주어진 데이터에 대해 직접 질문을 던질 수 있는 방법학습 알고리즘이 학습할 데이터를 직접 선택할 수 있다면, 적은 데이터로도 더 나은 성능을 낼 수 있다는 것이 핵심알고리즘이 스스로 '호기심을 가지는' 방식 Supervised learning 과 Active learningSupervised learning 는 정확한 학습을 위해 수천 개 이상의 labeling 된 데이터가 필요하다. 스팸 이메일, 영화 평점 같은 labeling이 쉬운 데이터는 비교적 저렴하게 구할 수 있지만, 음성 인식이나 문서, 이미지, 영상 분류 등 labeling이 어려운 데이터는 비용과 시간이 많이 든다.이러한 문제를 해결하기 위해서는 어..