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평가척도 2

인공지능 기술 분류와 평가 척도 AI and evaluation metric

인공지능이 가능하게 하는 지적노동의 대량생산 1. 인공지능 분류 (2006년)20여년전에 그렸던 인공지능 분류이다. 인공지능 영역을 4가지 큰 영역인 이론, 추론, 감각 인공지능 나누어 볼 수 있다. 당시에는 그전에 유행하던 전문가시스템이 성능을 발휘하지 못하던 시기였다.(이론 인공지능) 지식이나 정보에 존재하는 불확실성을 처리하기 위한 기법과 추론 방법, 목적을 달성하기 위한 계획법과 기계 학습법 등이 포함(추론 인공지능) 애매성의 논리인 퍼지 이론, 전문가 지식을 활용하는 지식 기반 시스템을 위한 전문가 시스템, 신경망 등이 포함(감각 인공지능) 인식을 위한 시각 문제, 자연언어 처리를 위한 필요한 방법에 관한 부분이 포함20여년전 경향은 분산 환경에서 적합한 소프트웨어를 새롭게 만드는 데 필수적인 ..

회귀 척도

(평가 척도) 모델 검증은 실제값과 예측값의 차이를 수치적으로 확인 하기 위해 기준값을 사용 MAE(Mean Absolute Error)는 절대 오차값 평균으로 직관적인 평가 가능하지만 오차의 크기에 대한 민감성이 없음 MSE(Mean Squared Error)는 오차값 제곱의 평균으로, 1보다 큰 오차값은 실제보다 더 커지는 특성이 있음. RMSE(Root Mean Square Error)는 MSE의 특성을 보정하기 위해 Root를 씌운 값으로 오차의 크기에 대해 민감성을 표현함. RMSLE(Root Mean Square Logarithmic Error)는 MSE와 반대로 과대평가된 항목보다 과소평가 된 항목에 패널티를 주는 개념으로 값이 작을수록 정밀도가 높음. MPE(Mean Percentage E..