AI와 데이터의 모든 것

MAE; Mean Absolute Error; 평균 절대 오차; - 오차의 절대값. (선 단위) MAPE; Mean Absolute Percentage Error; 평균 절대 비율(백분율) 오차; - MAE지표를 백분율로 계산한 것이다. MPE; Mean Percentage Error; 평균 비율(백분율) 오차; - 절댓값을 빼고 계산하여 underperformance, overperformance인지 판단할 수 있다. MSE; Mean Squared Error; 평균 제곱 오차; - 오차의 제곱 (면적 단위). - 값이 큰 오차일수록 훨씬 더 가중되어 오차가 커지고, 1미만의 오차는 더 오차가 작아진다. RMSE; Root Mean Squared Error; 평균 제곱 오차; - 오차의 제곱의 제곱근...

우리는 Tensorflow에서 학습 모델을 구축하려 한다. model architecture를 구성한 뒤, 모델을 실행시키기 위해서는 model compile 과정을 거치게 된다. compile단계에서는 loss function과 metrics를 정의해줄 수 있는데, 여러 종류의 loss function, metrics 중에서 풀고자하는 문제에 적합한 손실함수와 매트릭스를 선택하게 된다. 예를 들어 이진 분류 문제에서는 loss='binary_crossentropy', metrics='accuracy'를 해줄 수 있고, 회귀 문제라면 loss='mean_squared_error', metrics='mean_absolute_percentage_error'로 선택하여 모델을 컴파일할 수 있다. 얼핏보면 lo..