STUDY ๐Ÿ“–/ํŒจ์ŠคํŠธ ์บ ํผ์Šค ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€ - 2022.04~

ํŒจ์ŠคํŠธ์บ ํผ์Šค ์บ์‹œ๋ฐฑ ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€ 02์ผ์ฐจ - ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ[Part2]

ํž˜ํžˆํž˜ 2022. 4. 19. 06:33
๋ฐ˜์‘ํ˜•

๐Ÿ‘‰๐Ÿป ์ฐธ์—ฌ ์ธ๊ฐ• : ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ํ™œ์šฉํ•œ ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ ๊ตฌํ˜„ ์˜ฌ์ธ์› ํŒจํ‚ค์ง€ Online.
๋ฐ์ผ๋ฆฌ ๋ฏธ์…˜ ์ง„ํ–‰ ๊ธฐ๊ฐ„(66์ผ)์ผ ๋™์•ˆ ์ง„ํ–‰๋œ๋‹ค. ์ œ๋ฐœ ์ด๋ฒˆ์—๋Š” ๊ผญ ์„ฑ๊ณตํ•˜๊ธฐ๋ฅผ ๐Ÿ™๐Ÿป Plz

 

์˜ค๋Š˜ ๋“ค์€ ์ธ๊ฐ•

[Part2] 01-03. ๋น„์Šทํ•œ ์ปจํ…์ธ  ์ฐพ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•
[Part2] 01-04. ๊ทผ์ ‘์ด์›ƒ ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

 

์˜ค๋Š˜ ๋ฐฐ์šด ๋‚ด์šฉ

[Part2] 01-03. ๋น„์Šทํ•œ ์ปจํ…์ธ  ์ฐพ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•
๋น„์Šทํ•œ ์•„์ดํ…œ์„ ๊ณ ๋ฅด๋Š” ๊ธฐ์ค€์— ๊ฐ™์€ ์˜ํ™”๊ฐ๋…์ด ์žˆ์„ ์ˆ˜๋„, ์ฃผ์—ฐ ๋ฐฐ์šฐ๊ฐ€ ์žˆ์„ ์ˆ˜๋„ ์žˆ์Œ.
์ด๋Ÿฌํ•œ ๊ฒƒ๋“ค๋กœ Feature๋ฅผ ๋ฝ‘์•„ ๋ณด๋Š” ๊ฒƒ๋„ ์žˆ์„ ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒ ๋‹ค.

: Features ๊ฐ„์˜ ์œ ์‚ฌ๋„๋ฅผ ์ธก์ •ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด
- ์œ ํด๋ฆฌ๋“œ ๊ฑฐ๋ฆฌ (๊ฑฐ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฐ˜)
- ์ฝ”์‚ฌ์ธ ์œ ์‚ฌ๋„ (๊ฐ๋„ ๊ธฐ๋ฐ˜) (๋ฒกํ„ฐ ๋น„๊ต์— ์‚ฌ์šฉ)

 

* ์œ ํด๋ฆฌ๋“œ ๊ฑฐ๋ฆฌ

- ๋‘ ์  ์‚ฌ์ด์˜ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ณ„์‚ฐํ•  ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” metric

- ์—ฌ๋Ÿฌ ์ฐจ์›์„ ๊ฐ–๋Š” ์ ๊ณผ ์  ์‚ฌ์ด์˜ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ณ„์‚ฐ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Œ

- ๊ฑฐ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์œ ์‚ฌ๋„ ์ธก์ • ๋ฐฉ๋ฒ•

 

* ์ฝ”์‚ฌ์ธ ์œ ์‚ฌ๋„

- ๋ฒกํ„ฐ๋ฅผ ๋น„๊ตํ•  ๋•Œ, ๊ฐ€์žฅ ๋งŽ์ด ์œ ์šฉํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ํ‰๊ฐ€ ์ง€ํ‘œ

- ์ฝ”์‚ฌ์ธ ์œ ์‚ฌ๋„๋Š” ๋ฒกํ„ฐ A์™€ ๋ฒกํ„ฐ B ์‚ฌ์ด์˜ ๊ฐ๋„๋กœ ๊ณ„์‚ฐ๋จ.

- ๊ฐ๋„ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์œ ์‚ฌ๋„ ์ธก์ • ๋ฐฉ๋ฒ•; ๋‘ ๋ฒกํ„ฐ๊ฐ„ ์œ ์‚ฌํ•œ ์ •๋„๋ฅผ ์ฝ”์‚ฌ์ธ ๊ฐ’์œผ๋กœ ํ‘œํ˜„

 

 

* ์œ ํด๋ฆฌ๋“œ ๊ฑฐ๋ฆฌ vs ์ฝ”์‚ฌ์ธ ์œ ์‚ฌ๋„

- ์Šค์ผ€์ผ์˜ ์ฐจ์ด๊ฐ€ ํด ๊ฒฝ์šฐ ์ฝ”์‚ฌ์ธ ์œ ์‚ฌ๋„ / ํฌ์ง€ ์•Š๋‹ค๋ฉด ์œ ํด๋ฆฌ๋“œ ๊ฑฐ๋ฆฌ

 

 

 


[Part2] 01-04. ๊ทผ์ ‘์ด์›ƒ ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
: KNN ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
- K - nearest Neighbor ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์œผ๋กœ k์˜ ๊ฐœ์ˆ˜๋ฅผ ์กฐ์ ˆํ•˜์—ฌ ๊ฑฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๊ฐ€๊นŒ์šด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์„ ํƒํ•จ.
(์„ ํƒํ•˜๋Š” ๊ธฐ์ค€์€ ๊ฑฐ๋ฆฌ)
- k ๊ฐ’์— ๋”ฐ๋ผ ๊ณผ๋Œ€์ ํ•ฉ, ๊ณผ์†Œ์ ํ•ฉ ๋ฐœ์ƒ
- ํšŒ๊ท€, ๋ถ„๋ฅ˜ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์‚ฌ์šฉ๊ฐ€๋Šฅ
- k๋Š” ํ™€์ˆ˜๋กœ ์„ ํƒํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ผ๋ฐ˜์ 

 

* k - Nearest Neighbor ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

- Model-based Learning์ด ์•„๋‹Œ Laxy Model

- k๊ฐ’๊ณผ ๊ฑฐ๋ฆฌ์ธก์ • ๋ฐฉ๋ฒ• -> ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์„ฑ๋Šฅ์— ๊ฐ€์žฅ ์ค‘์š”ํ•œ ํ•˜์ดํผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ

 

* ๊ฑฐ๋ฆฌ์ธก์ • metric

- Euclidean Distance : ๋ฐ์ดํ„ฐ A์™€ B์‚ฌ์ด์˜ ์ง์„ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ ์ง€ํ‘œ

- Mahalanobis Distance : ๋ณ€์ˆ˜์˜ ์ƒ๊ด€๊ด€๊ณ„ ๊ณ ๋ คํ•œ ์ง€ํ‘œ, ๋ณ€์ˆ˜ ๋‚ด ๋ถ„์‚ฐ๊ณผ ๋ณ€์ˆ˜๊ฐ„ ๊ณต๋ถ„์‚ฐ ๋ฐ˜์˜

- Manhattan Distance : ์ขŒํ‘œ์ถ•์„ ๋”ฐ๋ผ ์ด๋™ํ•œ ๊ฑฐ๋ฆฌ(์ ˆ๋Œ€๊ฐ’)์„ ์‚ฌ์šฉํ•œ ์ง€ํ‘œ

 


์žฅ์  :
- ํ›ˆ๋ จ์ด (๊ฑฐ์˜) ์—†๊ธฐ์— (๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์— ๋น„ํ•ด) ๋น„๊ต์  ํ•™์Šต์ด ๋น ๋ฆ„
- ์ˆ˜์น˜ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ์—์„œ ๊ตณ~

๋‹จ์  :
- ๋ช…๋ชฉ, ๋”๋ฏธ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ฒ˜๋ฆฌ์— ์–ด๋ ค์›€
- K์„ ํƒ์ด ์–ด๋ ค์›€
- ์Šค์ผ€์ผ์ด ๋‹ค๋ฅผ ๊ฒฝ์šฐ ์‚ฌ์šฉํ•˜๊ธฐ ์–ด๋ ค์›€



๋‚ด์ผ์„ ์œ„ํ•œ ๋‹ค์ง

๋ฏธ๋ผํด ๋ชจ๋‹์— ์„ฑ๊ณตํ–ˆ๋‹ค!!! ์‚ฌ์‹ค ์„ฑ๊ณต์ด๋ผ๊ธฐ๋ณด๋‹จ ๊ฑฐ์˜ ๋ฐค์„ ์ƒœ๋‹ค ^^, ์˜ค๋Š˜์€ ์ผ์ฐ ์ž์•ผ์ง€
์˜ค๋Š˜ ๋“ค์€ ๋‚ด์šฉ ์ค‘์—๋Š” ์‹ค์Šต์ด ์—†๋‹ค. ๋‚ด์ผ ์žˆ์„ ๊ฒƒ ๊ฐ™์€ ๋ฐ, ์ €๋ฒˆ ๋ฐฐ์šด ์š”์ ์„ ๋‹ค์‹œ ์ฝ์–ด๋ณด๋ฉด์„œ ๊นŒ๋จน์ง€ ์•Š๋„๋ก ๋ณต์Šตํ•˜์ž




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๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์€ ํŒจ์ŠคํŠธ์บ ํผ์Šค ํ™˜๊ธ‰ ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€ ์ฐธ์—ฌ๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์ž‘์„ฑ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.