embedding (1) 썸네일형 리스트형 [알고리즘] 임베딩과 손실함수 선택하기 #4 알고리즘은 크게 분류(Classification)과 회기(Regression)으로 나눌 수 있다. 이러한 알고리즘을 사용하여 데이터를 학습하고, 서비스하기 위해서는 임베딩 작업과 손실함수를 선택하는 것이 필수다. 다만 임베딩을 위한 인코딩 방법이나 손실함수의 종류가 다양하기 때문에 Case에 따라 선택방법을 정리해 본다. "Classification vs Regression" 분류와 회기는 N개의 입력값을 M개로 출력값으로 변환한다는 점에서 유사하다. 하지만, 분류는 출력값(y1, y2 ... ym)을 "0~1" 사이값으로 출력하며, 모든 출력값의 합이 "1"된다. 즉 분류 알고리즘의 출력값은 확률값으로 이해해도 무방하다. 이와는 다르게 회기 알고리즘의 출력값(y1, y2 ... ym)은 범위가 없는 연.. 이전 1 다음
