배워가는블로거

■ [Ai] Prophet Tutorial #7 - Outliers 오늘은 Prophet 7번째 포스팅입니다. 주제는 Outliers입니다.https://facebook.github.io/prophet/docs/outliers.html Outliers를 다루는 방법에 대해 살펴보도록 하겠습니다. Outliers는 크게 2가지 경우에서 적용할 수 있습니다. 먼저 첫 번째 경우는 docs의 예제를 통해 살펴보겠습니다. ● Outliers (1) 먼저 위와 같은 예측 그래프가 있다고 합시다. Prophet의 예측이 정확한 것 같지만, 끝지점에 보이는 Uncertainty Intervals의 크기가 너무 크게 설정이 되어있습니다. 이유는 2010년의 너무 간격이 큰 데이터 값으로 인해 후대의 예측 값까지 지속적..

■ [용어정리] 머신러닝의 핫한 용어 정리 (1) 요즘 핫한 머신러닝의 몇 가지 용어를 정리해보고자 합니다. 첫 번째 포스팅에 몇 가지 정리 후 다음 정리할 내용이 쌓이면 그 때 또 하기로하죠 ● 확률적 경사 하강법 (Stochastic Gradient Descent. SGD) 최적의 매개변수 값을 찾기 위해 기울기(미분)을 활용합니다.이 반복을 통해 점점 더 정확한 매개변수 값으로의 갱신합니다.이렇게 단순하고도 어려운 방법을 확률적 경사 하강법이라고 합니다.막연히 매개변수를 찾는 것보다 훨씬 더 정확하고 효율적인 방법이죠. 다만, 비등방성 함수와 같은 형태에서는 탐색경로가 비효율적입니다. ● 가중치(weight)의 초기값 설정 가중치 w값은 다음 레이어로의 출력 값을 결정하는 중요한 요인입니다.그렇기 ..