테스트 데이터 세트란 무엇입니까?
월요일 23 10월 2023
by 보리스 일로바르
기계 학습의 맥락에서 테스트 데이터 세트는 훈련된 기계 학습 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 데이터의 하위 집합입니다. 이는 모델을 훈련하는 데 사용되는 훈련 데이터 세트와 다릅니다. 테스트 데이터 세트의 목적은 얼마나 잘 작동하는지 평가하는 것입니다.
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k-평균 알고리즘으로 식별된 그룹을 "생존" 열과 어떻게 비교합니까?
월요일 07 8월 2023
by EITCA 아카데미
k-평균 알고리즘으로 식별된 그룹을 Titanic 데이터 세트의 "survived" 열과 비교하려면 군집화 결과와 승객의 실제 생존 상태 간의 대응 관계를 평가해야 합니다. 이는 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 다양한 성능 메트릭을 계산하여 수행할 수 있습니다. 이러한 메트릭은 통찰력을 제공합니다.
Cloud Endpoints 빠른 시작 가이드에서 API에 대한 각 요청에 대해 어떤 정보가 기록되나요?
목요일 03 8월 2023
by EITCA 아카데미
Cloud Endpoints 빠른 시작 가이드에서는 API에 대한 각 요청에 대해 여러 정보가 기록됩니다. 이러한 로그는 API의 사용 및 성능에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 개발자가 애플리케이션을 효과적으로 모니터링하고 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 각 요청에 대해 기록되는 정보를 자세히 살펴보겠습니다. 1. 요청
기계 학습 모델의 성능을 측정할 때 평가 데이터의 역할은 무엇입니까?
수요일 02 8월 2023
by EITCA 아카데미
평가 데이터는 기계 학습 모델의 성능을 측정하는 데 중요한 역할을 합니다. 모델이 얼마나 잘 수행되고 있는지에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 주어진 문제를 해결하는 데 있어 모델의 효율성을 평가하는 데 도움이 됩니다. Google Cloud Machine Learning 및 Google Machine Learning용 도구의 맥락에서 평가 데이터는 다음과 같은 역할을 합니다.