머신러닝은 즐거워~! part 1-8 메모

https://medium.com/@jongdae.lim/%EA%B8%B0%EA%B3%84-%ED%95%99%EC%8A%B5-machine-learning-%EC%9D%80-%EC%A6%90%EA%B2%81%EB%8B%A4-part-1-9a0297198ad8

기계 학습(Machine Learning, 머신 러닝)은 즐겁다! Part 1

 

맞았는지/틀렸는지 여부 + 나의 대답 

True Positives : O라고 답했고 맞음 (정답O, 나의 출력O)

True Negatives : X라고 답했고 맞음 (정답X, 나의 출력X)

False Positives : O라고 답했고 틀림 (정답X, 나의 출력O)

False Negatives : X라고 답했고 틀림 (정답O, 나의 출력X) 

 

Precision : O라고 답했을 때, 정답일 확률? 

True Positives / All Positive Guesses 

= True Positives / (True Positives + False Positives) 

 

Recall : 정답이 O인 것 중에, 나의 출력도 O인 것의 비율? 

True Positives / Total # of Positives in Data 

= True Positives / (True Positives + False Negatives) 

 

통계 기반 기계번역 Statistical Machine Translation

1) 원본 문장을 여러 조각들로 나누기 

2) 각각의 조각에 대한 가능한 모든 번역 찾기 

 

 

- 더 자주 사용되는 번역일수록 가중치 크게 주기 

 

3) 모든 가능한 번역문 만들고 가장 좋은 것 찾기 

- 생성된 문장들을 수백만개의 실제 문장과 비교해서 유사할 수록 높은 확률 주기 

 

순환신경망 RNN

 

영어 문장을 인코딩, 인코딩된 숫자를 스페인어로 디코딩