AI with River AI with River

학습 데이터의 분포란, 우리가 모델을 학습시키기 위해 사용하는 데이터가 어떤 특성을 가지고 있는지, 그리고 데이터 포인트들이 어떻게 퍼져있는지를 나타내는 것입니다. 예시: 만약 당신이 사과와 오렌지를 구분하기 위한 모델을 만들고자 한다면, 학습 데이터는 사과 이미지와 오렌지 이미지로 구성됩니다. 여기서, 사과 이미지들은 "사과 데이터 분포"를, 오렌지 이미지들은 "오렌지 데이터 분포"를 형성합니다. 각각의 데이터 분포는 그 과일의 색깔, 모양, 크기 등과 같은 특징들을 반영합니다.

데이터를 학습하는 방식에는 크게 두 가지 접근 방법이 있습니다: 명시적(Explicit) 학습과 암시적(Implicit) 학습입니다. 이 두 방법은 학습 과정에서 사용되는 데이터와 학습 방식의 차이에 기반합니다. 명시적(Explicit) 학습 정의: 명시적 학습은 모델이 명확한 지도를 받아 학습하는 방식입니다. 이는 주로 지도학습(supervised learning)에 해당하며, 입력 데이터와 함께 정확한 답안(레이블)이 제공됩니다. 사용 사례: 분류(Classification) 문제, 회귀(Regression) 문제 등이 명시적 학습의 전형적인 예입니다. 장점: 모델이 무엇을 학습해야 하는지 명확하기 때문에, 특정 작업에 대해 빠르고 효과적으로 최적화될 수 있습니다. 단점: 정확한 레이블링이 필요하며,..

MRI와 MRA는 모두 의료 진단을 위해 사용되는 고급 영상화 기술입니다. 이 두 방법의 기본적인 원리는 같지만, 그들이 보여주는 정보와 사용되는 분야가 다릅니다. MRI(Magnetic Resonance Imaging): MRI는 강력한 자기장과 라디오파를 사용하여 몸의 속부 구조를 세밀하게 이미지화합니다. 이것은 조직, 장기, 골격 시스템 등과 같은 다양한 유형의 몸의 소프트 티슈를 시각화하는 데 매우 효과적입니다. 이 방법을 통해, 의사는 병변, 종양, 출혈, 감염, 연부 조직 손상 등을 발견하고 진단할 수 있습니다. MRA(Magnetic Resonance Angiography): MRA는 MRI 기술을 사용하여 혈관의 이미지를 얻는 것입니다. 이 방법은 특히 뇌와 심장 같은 중요한 기관의 혈관을..

릿지 회귀(Ridge Regression)는 선형 회귀의 한 종류로, 과적합을 방지하기 위한 기법 중 하나입니다. 이것은 회귀 계수의 크기를 줄이는 데 초점을 맞춰, 모델의 (1)복잡성을 줄이고 (2)과적합을 피하는 데 도움이 됩니다. 릿지라는 이름은 이 방법이 회귀 계수의 제곱합에 페널티를 부여하는 형태를 가지고 있기 때문에 붙여진 것입니다. 이 페널티 항을 "릿지"라고 부르는 것이죠. 이 페널티 항은 모델이 데이터에 과도하게 적응하는 것을 방지하며, 이를 통해 모델의 일반화 성능이 향상됩니다. 릿지 회귀에서는 라소 회귀와 유사하게 페널티를 부여하지만, 릿지 회귀는 계수를 완전히 0으로 만들지 않는다는 점에서 차이가 있습니다. 이로 인해 릿지 회귀는 변수 선택에 덜 유용할 수 있지만, 모든 변수가 중요..

`parfor`와 `parpool`은 MATLAB에서 병렬 컴퓨팅을 수행하기 위한 명령어들입니다. 1. **parfor (Parallel for-loop)** `parfor`는 병렬 for-loop를 의미합니다. 기본적으로 for-loop는 각 반복이 순차적으로 실행되지만, `parfor`는 여러 개의 MATLAB worker(독립적인 MATLAB 실행 환경)를 사용하여 각 반복을 동시에 실행합니다. 이렇게 병렬로 수행되기 때문에, 각각의 반복이 독립적이며 병렬로 수행될 수 있는 작업의 경우에 `parfor`를 사용하면 실행 속도를 크게 높일 수 있습니다. 다음은 `parfor`를 사용한 예시입니다: parfor i = 1:10 disp(['Processing iteration ', num2str(i)]..

MATLAB에서 딥러닝을 실행하는 데 사용할 수 있는 도구입니다. MATLAB 검색해서 추가로 설치하면 됩니다. 1. **Deep Learning Toolbox**: 이 툴박스는 딥러닝 알고리즘을 훈련시키고 디자인하기 위한 기능을 제공합니다. 이를 통해 convolutional neural networks (CNN), long short-term memory (LSTM) networks 등 다양한 유형의 딥러닝 모델을 만들 수 있습니다. 2. **Neural Network Toolbox**: 이 툴박스는 딥러닝 외에도 일반적인 신경망에 대한 지원을 제공합니다. 이 툴박스를 사용하면, feedforward networks, self-organizing maps, radial basis networks 등 ..

'src' : 일반적으로 소스 코드(source code)를 저장하는 디렉토리의 이름입니다. 깃허브 레포지토리에서 'src' 폴더는 프로젝트의 주요 소스 코드가 저장되는 곳입니다. 이는 프로젝트 구조를 깔끔하게 유지하고, 다른 사용자들이 코드를 쉽게 이해하고 찾을 수 있도록 돕습니다. figs': 보통 'figs' 폴더는 프로젝트에서 생성된 그림들(예: 그래프, 차트, 시각화 결과 등)을 저장하는 곳입니다. 이 폴더는 결과물의 시각화를 저장하고 관리하는데 유용합니다. 'splits': 'splits' 폴더는 주로 데이터를 여러 부분으로 나눈 결과를 저장하는 곳입니다. 예를 들어, 기계 학습 프로젝트에서는 전체 데이터셋을 학습, 검증, 테스트 세트로 나누는 작업을 할 수 있습니다. 이런 작업의 결과가 's..

매트랩(Matlab)에서 "툴박스(Toolbox)"와 "앱(App)"은 다른 개념입니다. 툴박스는 특정 작업이나 문제를 해결하기 위해 사용되는 함수와 알고리즘들의 모음입니다. 각 함수는 일반적으로 명령어 입력을 통해 사용되며, 코드 내에서 호출하여 사용할 수 있습니다. 파이썬의 라이브러리와 비슷한 개념입니다. 반면에, "앱"은 보통 사용자가 상호작용하는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 가지고 있습니다. 이는 사용자가 특정 기능을 실행하도록 명령을 내리는 데 도움이 됩니다. 앱은 사용자 친화적인 방법으로 복잡한 작업을 수행할 수 있게 해주며, 종종 코드 작성이 필요 없거나 최소화되는 경우가 많습니다. 따라서, "툴박스"는 일반적으로 코드 레벨에서 작업을 수행하는 데 사용되는 함수들의 모음이며, "앱"은..