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지도 ν•™μŠ΅ vs 비지도 ν•™μŠ΅ vs μžκΈ°μ§€λ„ ν•™μŠ΅ vs κ°•ν™” ν•™μŠ΅

https://live.lge.co.kr/live_with_ai_01/

인곡지λŠ₯ μ€‘μš” κ°œλ…

Debiasing : 인곡지λŠ₯ 편ν–₯μ„±(bias) 제거

  • 예λ₯Ό λ“€μ–΄, ν•™μŠ΅ν•˜λŠ” λ°μ΄ν„°μ—λŠ” 인쒅, 성별, μΆœμ‹  λ“±κ³Ό 같은 λ‹€μ–‘ν•œ μš”μ†Œλ“€μ΄ 포함될 수 있으며, μ΄λŸ¬ν•œ 데이터가 νŠΉμ • 인ꡬ 집단에 λŒ€ν•œ νŽΈκ²¬μ„ κ°€μ§€κ²Œ 됨. λ”°λΌμ„œ μ΄λŸ¬ν•œ 편ν–₯성을 μ œκ±°ν•˜κ³  κ³΅μ •ν•œ μ˜μ‚¬κ²°μ •μ„ 돕기 μœ„ν•œ 기술.

Uncertainty : 인곡지λŠ₯ λͺ¨λΈμ΄ μ–Όλ§ˆλ‚˜ λΆˆν™•μ‹€ν•œ κ²°κ³Όλ₯Ό λ„μΆœν•˜λŠ”μ§€μ— λŒ€ν•œ κ°œλ…

  • μ˜ˆμΈ‘ν•˜λŠ” κ²°κ³Όκ°€ 100% μ •ν™•ν•˜λ‹€λŠ” 보μž₯이 μ—†κΈ° λ•Œλ¬Έμ—, μ΄λŸ¬ν•œ λΆˆν™•μ‹€μ„±μ„ λ‹€λ£¨λŠ” 방법을 연ꡬ
  • 예λ₯Ό λ“€μ–΄, 인곡지λŠ₯이 μ–΄λ–€ 이미지에 λŒ€ν•΄ "개"인지 "고양이"인지 μ˜ˆμΈ‘ν•˜λŠ” 경우, 이 예츑 κ²°κ³Όκ°€ μ–Όλ§ˆλ‚˜ λΆˆν™•μ‹€ν•œμ§€λ₯Ό μΈ‘μ •ν•˜κ³ , 이λ₯Ό κ³ λ €ν•˜μ—¬ 보닀 μ •ν™•ν•œ 예츑 κ²°κ³Όλ₯Ό λ„μΆœν•˜λŠ” 것이 λͺ©ν‘œ.

Robustness : 인곡지λŠ₯이 λ‹€μ–‘ν•œ ν™˜κ²½μ—λ„ 잘 μž‘λ™ν•˜λŠ” λŠ₯λ ₯

  • 인곡지λŠ₯ λͺ¨λΈμ€ ν•™μŠ΅μ‹œν‚¨ 데이터와 μœ μ‚¬ν•œ ν™˜κ²½μ—μ„œλŠ” 잘 μž‘λ™ν•˜μ§€λ§Œ, μƒˆλ‘œμš΄ ν™˜κ²½μ—μ„œλŠ” 예츑 μ„±λŠ₯이 λ–¨μ–΄μ§€λŠ” 경우 λ°œμƒ. 이λ₯Ό ν•΄κ²°ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ λ‹€μ–‘ν•œ ν™˜κ²½μ—μ„œλ„ 일관성 있고 μ •ν™•ν•œ κ²°κ³Όλ₯Ό λ„μΆœν•  수 μžˆλ„λ‘ ν•˜λŠ” 기술.