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Score & Calibration Score (점수) 란 무엇인가분류 모델 (Classification Model) 은 결과와 함께 0~1 사이의 숫자를 출력한다. 나는 이것이 확률이라고 생각했으나, 잘못된 생각이었다. 진짜 확률의 조건은 하나다. 모델이 0.7을 출력한 케이스 100개 중, 실제로 70개가 양성이어야 한다. 일기예보로 생각해보자. "비 올 확률 70%"라고 예보한 날 100일 중 실제로 70일 비가 왔다면 진짜 확률이다. 대부분의 모델은 이 조건을 충족하지 않는다. What Score Is Actually For 점수의 진짜 쓸모점수는 순위 (Ranking) 를 위해 존재한다. 네이버 플레이스 점수와 유사하다고 생각하면 된다. 우리는 식당을 고를 때 별점 4.8과 3.2 중 4.8을 고른다. 4.8이 .. 2026. 4. 5.
Eloisa to Abelard Far other dreams my erring soul employ,Far other raptures, of unholy joy:When at the close of each sad, sorrowing day,Fancy restores what vengeance snatch'd away,Then conscience sleeps, and leaving nature free,All my loose soul unbounded springs to thee. 2026. 1. 18.
[ML] Neural Network (인공 신경망)이란? 인공 신경망 (Neural Network)은 컴퓨터가 인간의 학습 과정을 모사하도록 설계한 알고리즘이다. "고양이는 귀가 세모나고, 털이 길고, 수염이 있어"라고 컴퓨터에게 알려주는 대신에, 고양이 사진 백만장을 보여줌으로써 컴퓨터가 고양이가 무엇인지 직접 학습하도록 한다. 이처럼 인공 신경망은 직접적인 규칙이 아닌 예시를 통해 패턴을 학습한다. 신경망이란?신경망은 정의된 아키텍쳐 (구조)와 결합했을 때, 결정론적 입력-출력 맵핑을 생성하는 특정한 수치 값 (가중치와 편향)의 구성을 의미한다. 아키텍처 - 설계도: 몇 개의 층이 있는지, 어떻게 연결됐는지, 어떤 활성화 함수를 사용하는지 (예시: CNN, RNN, Transformer)파라미터 - 구체적인 숫자들: 실제 가중치 (Weight)와 편향 (.. 2026. 1. 3.
when knowledge becomes cheap Unless you're buying proprietary technology, a knowledge base, or a network effect, commodity SaaS no longer needs to exist. It has become cheaper for many companies, even small ones, to build than to subscribe. This would have seemed absurd ten, even five years ago. What changed? Machine learning, at its core, is pattern recognition: the extraction of structure from data to anticipate what come.. 2025. 12. 16.
[ML] 머신러닝에서 Head 와 Backbone의 의미 인간이 그러하듯, 모델에게도 척추, 목, 대가리가 있다. BackboneHead역할Feature ExtractionTask 수행상세CV에서 이미지의 패턴을 추상화 - edge, texture, shape추상화된 Feature를 기반으로 분류 / 추정 / 라벨링 수행특징대량의 이미지로 pre-trained 됨Feature를 기반으로 모델의 "예측"을 담당예시CLIP, ViT, ResNet분류 헤드, 바운딩 박스 헤드, 세그멘테이션 마스크 헤드, 다중 작업 헤드 Backbone (백본) 이란 무엇인가백본(Backbone)은 객체 탐지나 이미지 분류와 같은 상위 수준의 컴퓨터 비전 작업을 위해 특징(feature)을 추출하는 데 사용되는 모델이다. 주로 대량의 이미지로 pre-trained 되어있다. W.. 2025. 11. 30.
[ML] 벡터 (Vector), 임베딩 (embedding), 코사인 유사도 (Cosine Similarity) Vector (벡터)크기와 방향성을 가진 기하학적 대상A mathematical object defined by magnitude and direction; represented as a list of numbers. Embedding (임베딩)임베딩은 의미를 압축하여 담은 '고밀도 벡터' 입니다. 단어, 구, 문장을 숫자의 집합으로 변환해 고차원 공간에 위치시킵니다. 이 공간에서는 의미가 비슷한 단어일수록 서로 가깝게 배치됩니다. 예를 들어, King과 Queen은 가깝게 위치하지만, King과 Table의 임베딩은 멀리 떨어져 있습니다. Vector in AI 벡터와 AI Vector is useful in AI because they let us represent complex concepts .. 2025. 11. 29.

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