롤렉스시계 모델별 가격 변동 정보 안내

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DY포토 매거진고득용입니다.

Diagnosing Bias vs Variance

이전 강의에서 알아봤던 Bias와 Variance를 차원(d)에 따라 다시 살펴보시면 아래와 같다. 조금은 낮은 차원에서 underfitting, 높은 차원에서 overfitting이 나타납니다. 아래 그래프는 차원(d)에 따른 train data와 validation data의 비용 함수((J( heta)))를 나타낸 것입니다. Train data에서는 낮지만 Validation data에서는 높은 모델은 overfitting이 생긴 것입니다.

따라서 Validation data에서 가장 낮을 때의 차원위 그래프에서는 d2을 가설 함수로 채택하는 것이 바람직합니다. Train data의 비용 함수는 차원이 높아질수록 감소합니다.

High variance

High variance를 가진 모델의 경우 학습하는 샘플이 많아질수록 size vs price 그래프가 완만해지는 모습을 볼 있습니다. 왼쪽의 비용 함수 그래프를 보면, Jtraintheta와 Jcvtheta가 매우 큰 차이를 보이며 끝난 것을 알 있습니다. 이런 경우 학습 데이터의 양m을 늘려주면 그래프의 연장선과 같이 점차 격차가 줄어들면서 학습이 잘 되는 것을 볼 있습니다.

Deciding What to Do Next Revisited 이번 포스팅의 처음에 언급했던 방법들과 연관시켜서 생각해보자. 위의 방법들을 통해서 High bias/variance 이슈를 해결할 있습니다.

Exercise 1

트레이닝 자료의 수를 mtrain 테스트 자료의 수를 mtest 이미지의 너비 및 높이를 numpx 라 하겠습니다. shape는 행렬의 형태로 바꿔주는 코드입니다. 예시를 참고하여, 괄호 안에 코드를 작성해서 위와 같은 결과가 나오도록 해야 합니다. 처음 문제라 간단하네요 각각 209 , 50 ,64가 나와야 하니 그대로 정의해 주면 됩니다 코드를 작성 후, 실행해 봅시다. shift enter로 실행해 보았더니, 추측 결과와 일치합니다.

다음으로 넘어가 봅시다.

위편한 그린세라 성분 및 함량

피토틱스 위편한 그린세라는 기성성원료인 그린세라F를 핵심으로, 꼼꼼하게 엄선량한 부원료 12종을 함유하고 있으며, 생산성을 높이기 위해서 사용되는 6가지 첨가물과 부형제는 사용하지 않았다는 점이 장점입니다.

그래서 전 성분의 원료명은 인동덩굴꽃봉오리추출물(그린세라-F){인동덩굴꽃봉오리추출물(중국산), 말토덱스트린}, 결정셀룰로스, 해조칼슘(영국산), 두류가공품{가스트로-에이디(대두분말, 유산균)/덴마크산}, 프락토올리고당, 파인애플추출분말, 감초엑기스분말, 양배추농축분말, 브로콜리농축분말, 생강추출분말, 진피추출분말, 약쑥농축액분말, 알로에베라겔동결건조분말, 혼합유산균7종분말이며 캡슐기제로 젤라틴, 카라멜색소가 사용되었습니다.

그리고 우유, 대두, 쇠고기를 함유하고 있습니다.

Evaluating a Hypothesis

우리는 지금까지 아래 사진처럼 그래프를 통해서 가설 함수를 평가해왔다. 하지만, feature의 수가 많아지면 더이상 그래프를 보고 평가하는 방법은 사용하기 어려워요. 그래서 우리는 Training set과 Test set을 나눠줄 것입니다. 아래 사진은 전체 데이터를 traintest로 나눠준 것인데, 70를 학습하는 데 사용하고 나머지 30는 모델을 평가하는 데 사용합니다. 이렇게 나눠준 데이터 중에서 training data만을 사용해서 cost function이 최소가 되는 parametertheta를 찾아주고, test data에 가설 함수를 적용시켜서 성능을 확인해봅니다.

2 Overview of the problem set

테스트 데이터와 체험 데이터는 강의에서 제대기오염 줍니다. 이미지 데이터는 numpx , numpx , 3의 형태이며 num_px는 너비와 높이를 뜻하고, 3은 빛의 삼원색 ( 빨강 , 초록, 파랑)을 뜻합니다. 저희는 고냥이 사진과 고양이가 아닌 사진을 정의롭게 구별할 수 있는 Image – recognition (이미지 인지) 알고리즘을 만들 것입니다. 일단, 준비된 데이터를 불러와 변수에 저장해 줍시다.

마지막을 trainsetx 형태로 만들어주고 싶기 때문에, orig를 이름 끝에 붙여주었습니다. test는 마지막 테스트할 때만 사용하는 변수라 orig를 안 붙여도 됨 실제 사진 데이터를 확인해 보겠습니다.

2023 서울 모빌리티쇼서울 모터쇼 레이싱모델 홍지은부스미정

이번 2023 서울 모빌리티쇼 레이싱모델들을 철저히 알아봤습니다. 모터쇼에 차량보러 오시는분들도 계시지만 레이싱걸 팬분들은 스스로가 최애하는 레이싱걸을 보러 오시는 분들도 많은 것 같습니다. 오랜만에 찾아온 좋은 기회이니 이번 2023 서울모빌리티쇼가 진행되는 11일 안에 보러오시면 좋을 것 같습니다.

자주 묻는 질문