본문 바로가기

Machine Learning41

A/B 테스트에서의 양측검정 vs 단측검정 이 글은 "One-tailed vs Two-tailed Tests of Significance in A/B Testing"(링크)에 대해서 번역한 글입니다. 쓰게 된 배경은 저조차도 실무에서 A/B 테스트를 하는 과정에서 당연히 양측 검정을 해왔는데 단측검정이 실제 A/B 테스트에서 더 효과적일 수 있다는 점을 정리한 글이어서 혹시나 저와 같은 생각을 가지고 계신 분들을 위해 정리해본 글입니다. 심지어 서론에서 글을 쓰신 분은 너무나 답이 단측검정으로 자명해서 이 의문에 대해서 대수롭게 여기지 않았다는 점에서 너무 관행처럼 일했던 내 자신을 반성한다... 다행히도 Optimizely, VWO, 어도비 타겟 등 실제로 A/B 테스팅 툴을 제공하는 밴더사조차도 대부분 양측검정을 default로 제공하고 있다.. 2023. 10. 12.
시각적 이해를 위한 머신러닝 5~7강 본 강의는 유튜브에 올라와 있는 "시각적 이해를 위한 머신러닝"이라는 서울대 데이터 사이언스 대학원(GSDS) 강의를 보고 정리한 글입니다. 대학원을 다니지 않고도 이렇게 좋은 강의를 들을 수 있어서 강의를 공유해주신 이준석 교수님께도 너무 감사합니다... 5~7강까지는 CNN, 신경망 훈련에 필요한 개념들에 대한 설명을 다루고 있고 이전에 동일한 교수님의 머신러닝과 딥러닝1이라는 강의 내용과 완전히 똑같아서, 새롭게 알게된 내용 & 메모해둘만한 내용 위주로만 정리했습니다! 원본 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=mmk7dn2fIxE&list=PL0E_1UqNACXDTwuxUzCl5AeEjXBfWxCwc&index=6 5. Convolutional Neural Networ.. 2023. 10. 2.
만들면서 배우는 생성 AI 정리 3장 - VAE 모델 1장에 이어서 공부한 3장의 내용을 정리해보려고 한다. 2장은 딥러닝 기본에 대한 내용이기 때문에 해당 내용은 책으로만 읽고 별도의 정리는 하지 않았다. 혹시 궁금하신 분들은 모두를 위한 딥러닝이나, 이 블로그의 개념 정리쪽의 포스트들을 보셔도 좋을 것 같다. 3.1 오토 인코더 이 장에서는 생성 AI의 근간이라고 볼 수 있는 VAE에 대해서 설명한다. 사실 VAE의 기반이 오토인코더이기 때문에 우선 오토 인코더부터 책에서는 시작한다. 개요 오토인코더는 우리가 만들려는 원본 이미지를 임베딩(2차원 혹은 저차원의 차원으로 표현)하고, 이를 다시 원본으로 돌리는 신경망을 학습시키는 방식이다. 이를 잘 학습시키게 되면 우리는 원본 이미지가 가지고 있는 본질적인 정보를 가장 잘 내포하고 있는 벡터를 만들어낼 수.. 2023. 10. 1.
시각적 이해를 위한 머신러닝 3, 4강 본 강의는 유튜브에 올라와 있는 "시각적 이해를 위한 머신러닝"이라는 서울대 데이터 사이언스 대학원(GSDS) 강의를 보고 정리한 글입니다. 대학원을 다니지 않고도 이렇게 좋은 강의를 들을 수 있어서 강의를 공유해주신 이준석 교수님께도 너무 감사합니다. 초반 강의들은 시각적 이해 관련 설명을 하기 전이라 간단한 딥러닝에 대한 설명이 대부분입니다. 이전에 블로그에서 쓴 내용이랑 겹쳐서 링크만 걸어두고 가볍게 정리했습니다. 위 글은 알고 있는 내용은 제외하고 메모해두고 싶은 내용만 적어두었습니다. Loss Function & Optimization, DNN, 역전파에 대해 궁금하신 분은 [back-propagation 개념], [parameter와 hyperparameter]을 참고하시는게 좋을 것 같습니다.. 2023. 9. 28.

티스토리툴바