달력

11

« 2019/11 »

  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  • 1
  • 2
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30


 

과적합(overfitting)

·         과잉적합 과최적화 오버피팅 과대 평가 과학습

·         과적합에는 과대적합과 과소적합이 있지만 구분하지 않을 경우 과대적합을 과적합이라고 하기도 합니다.

·         비학습 데이터 혹은 향후에 만들어질 모델에 대해 예측력이 떨어지거나 성능이 좋지 않은 상태를 의미합니다.

·         , 제한된 샘플(혹은 훈련에 사용한 한정된 데이터) 너무 특화가 되어, 새로운 샘플에 대한 예측의 결과가 오히려 나빠지거나 학습의 효과가 나타나지 않는 경우를 말한다.

·         과거 데이터로 모델링한 결과 모델를 현재와 미래 데이터에 동일 모델로 분석했을때 결과가 안좋게 나오는것을 말합니다.

 

 

·         데이터를 분리하지 않고 전체 데이터를 모델링과 모델 평가에 사용하게 되면 데이터에 내재하는 실제적 특징(Signal) 외에 데이터에 우연히 포함된 노이즈(Noise)까지 반영한 모델을 만들게 위험이 있으며  이를 과적합이라고 합니다.

·         가진 정보를 모두 사용해서 만들어진 모델이 지나치게 복잡하여 학습 데이터에 대해서는 올바른 결과를 출력하지만 실제 데이터가 입력되었을 올바른 결과를 출력하지 못하는 것을 말합니다. (학습 데이터셋 안에서는 일정 수준 이상의 예측 정확도를 보이지만, 새로운 데이터에 적용하면 맞지 않게 됩니다.)

·         모델이 training set 너무 정확하게 학습되어져 test set 대해서는 오차가 크게 발생하는 것을 말합니다.

·         when test error is much higher than trainning error.

 

·         과적합이면 너무 복잡한 모델을 만들어서 데이터를 일반화하기 어렵습니다.

·         통계모델이 다른 상황에 일반화되지 못하는 것을 의미합니다.

·         통계모델이 과도하게 샘플데이터 맞춤형으로 만들어져 오히려 현실과 맞지 않게 되므로 과적합된 모델은 예측력이 떨어지므로 반드시 주의해야 합니다.

 

·         모델이 실제 변수간의 관계보다는 과거 학습 데이터(Training data) 노이즈를 설명하게 되는 경우를 표현합니다.

·         모델이 과거의 데이터, 학습된 데이터를 너무 과하게 설명한 나머지 실제 변수 간의 관계를 나타낼 오류를 발생하게 됩니다.

·         학습되지 않은 데이터(추정치) 대해서는 올바른 설명(예측) 주지 못합니다.

 

 

 

https://en.wikipedia.org/wiki/Overfitting

https://zetawiki.com/wiki/%EA%B3%BC%EC%A0%81%ED%95%A9

 

 

'Development > Big Data, R, ...' 카테고리의 다른 글

정분류율 & 오분류율  (0) 2019.11.10
일반 분류기 vs 컨볼루션 신경망  (0) 2019.11.10
과적합(overfitting)  (0) 2019.11.09
Jitter(지터)  (0) 2019.11.09
신경망 종류  (0) 2019.11.09
Bayesian networks, 베이즈 네트워크  (0) 2019.11.08
Posted by codedragon codedragon

댓글을 달아 주세요



 

실제 행렬을 사용한 곱셈의 예

 

A 행렬과 B 행렬을 곱한 결과가 C 행렬이 됩니다.

 

 


'Development > Python' 카테고리의 다른 글

예외 처리 try 구문  (0) 2019.11.11
지도 API 사용 방법  (0) 2019.11.10
실제 행렬을 사용한 곱셈의 예  (0) 2019.11.09
멤버 메서드 종류  (0) 2019.11.09
self  (0) 2019.11.08
else 블록  (0) 2019.11.07
Posted by codedragon codedragon

댓글을 달아 주세요


 

 

유튜브(Youtube) 동영상 자막을 추출해주는 사이트

사용 방법은 모두 유사합니다.

 

https://www.yousubtitles.com/

https://savesubs.com/

https://downsub.com/

 

 

 


 

 

해당 언어의 SRT TXT 버튼을 클릭하여 다운로드 하면됩니다.


 

 

 

 

영어 자막만 있으며 다른 언어의 자막이 없으며

"Or translate from English to:" 통해 Engish 통해 번역된 나라별 자막을 다운 받을 있습니다.

 

 

 

다운받은 자막 파일


 


Posted by codedragon codedragon

댓글을 달아 주세요



 

 

Jitter(지터)

·         데이터 값에 약간의 노이즈(noise) 추가하는 방법을 말합니다.

·         노이즈를 추가하면 데이터 값이 조금씩 움직여서 같은 값을 가지는 데이터가 그래프에 여러 겹쳐서 표시되는 현상을 막아줍니다.

 


'Development > Big Data, R, ...' 카테고리의 다른 글

일반 분류기 vs 컨볼루션 신경망  (0) 2019.11.10
과적합(overfitting)  (0) 2019.11.09
Jitter(지터)  (0) 2019.11.09
신경망 종류  (0) 2019.11.09
Bayesian networks, 베이즈 네트워크  (0) 2019.11.08
열 벡터(column vector)  (0) 2019.11.07
Posted by codedragon codedragon

댓글을 달아 주세요



 

 

Physical Computing(피지컬 컴퓨팅)

·         프로그램이나 센서 등을 이용해 컴퓨터가 인간의 감각 역할을 하거나 그에 반응하도록 하는 것입니다.

·         기존의 키보드나 마우스와 같은 입력 방법 대신 센서를 이용해 소리, 동작, , 물리적인 방법으로 정보를 입력받고 표현하게됩니다.

·         미국을 중심으로 활발히 연구되고 있으며 뉴욕의 고교에서도 활용되고 있으며 학생과 교사들에게 좋은 반응을 얻고 있는 융합수업의 도구입니다.

·         아두이노와 소프트웨어 프로그램을 이용해서 다양한 예술작품을 만드는

·         H/W S/W 이용해 상호작용 가능한 예술작품을 만드는 것입니다.

 

 

https://en.wikipedia.org/wiki/Physical_computing

https://bit.ly/2Xoynr0

 

 

 

 


Posted by codedragon codedragon

댓글을 달아 주세요



 

 

텍스트 노드 처리

대부분 브라우저는 모두 W3C DOM 모델을 지원하고 있습니다. 하지만, 처리 방식에 있어 약간씩의 차이가 있습니다. 그중에서도 가장 차이점은 띄어쓰기와 바꿈을 처리하는 방식입니다.

 

구분

처리 방식

크롬, 파이어폭스   기타 브라우저

띄어쓰기나 바꿈을 텍스트 노드(text node) 취급합니다.

익스플로러

띄어쓰기나 바꿈을 텍스트 노드로 취급하지 않습니다.

 

 

 

해결방법

·       자식 노드나 형제 노드를 이용하여 원하는 노드에 접근하려고 하면 브라우저 간에 차이가 발생하게 됩니다.

·       차이를 없애는 가장 손쉬운 방법은 nodeType 프로퍼티를 사용하여 선택된 요소의 타입을 검사해야 합니다.

 

 


Posted by codedragon codedragon

댓글을 달아 주세요


 

 

시분할 시스템

·         다중프로그래밍의 논리적 확장으로 변형된 상태로 사용자가 CPU 대해 일정 시간을 할당 받음으로 마치 컴퓨터 시스템과 대화형으로 작업 처리하는 시스템입니다.

·         실시간 대화형 시스템, 쌍방향 시스템(Conversational system, Interactive system) , 사용자 지향적인 환경입니다.

·         단말기(CRT terminal) 사용합니다.

 

구분

설명

장점

·         일괄 처리 시스템과는 달리 사용자 지향적인 시스템

·         응답시간(Response Time) 단축되고 생산성(Productivity) 향상됩니다.

단점

·         통신선을 사용자마다 설치하여야 하므로 통신선 비용이 증가하게 됩니다.

 

 

 

 

 

시분할 기법(Time-Shared) 특징

·         멀티태스킹 멀티스레드를 가능하게 하는 기법

·         아주 짧은 시간 간격을 두고 여러 개의 프로그램을 전환하면서 실행

·         빠른 속도 때문에 이상의 프로그램이 동시에 실행되는 것처럼 느껴짐

·         프로그램의 실행을 전환하는 것은 OS 담당함

 

 

 

컴퓨터 시스템은 한대며 그것들이 각각의 터미널과 연결되어 있으며 사용자들은 터미널을 통하여 시스템에게 접속하여 작업을 처리할 있게 하는 것을 보실 있습니다.


 

 

 

 


'Security > System' 카테고리의 다른 글

시분할 시스템, 시분할 기법(Time-Shared) 특징  (0) 2019.11.09
프로세스 종류  (0) 2019.10.28
1.Summary - 1.운영체제 기초 활용하기  (0) 2019.10.20
백업(Backup), 백업(Backup)의 중요성  (0) 2019.10.17
맥 OS(Mac OS)  (0) 2019.10.14
운영체제 종류  (0) 2019.09.21
Posted by codedragon codedragon

댓글을 달아 주세요


 

 

테스트 아이템 식별 방법

·         테스트 대상 시스템 관련 비즈니스 위험을 식별합니다.

·         테스트 수행 중에 평가되어야 하는 위험을 기반으로 테스트 요소를 식별합니다.

·         심각도 위험도를 고려하여 테스트 요소를 분류합니다.

·         식별된 문서와 상세 항목들에 대해서 자세히 검토한 실제 테스트 케이스를 작성할 있는 수준의 아이템들을 식별해야 합니다.

·         먼저 선정된 요구사항에 대해서 우선순위를 정하는 것이 필요합니다. (어떠한 기능들이 있는가?, 어떻게 테스트될 것이냐?)

 

 

 

 

구분

설명

특정 모듈과 관련된 사항이 모듈별로 식별이 되지 않을 경우

·         비슷한 항목의 테스트 케이스들이 서로 떨어져서 작성되는 경우 발생

우선순위나 항목별로 정리를 하지 않을 경우

·         실제 테스트 아이템들을 정리할 매우 까다로울 있기 때문에 분류하여 수행

·         비슷한 항목끼리 모음(되도록 기능/동작/조건을 구분하는 것이 좋음)

·         모아진 항목에서 기본 동작과 조건이 추가된 복잡 동작을 적절히 나눔

 

 

 

 

[테스트아이템 식별 예시]

디지털 카메라 사양서 기준

L1

L2

L3

Test Item ID

Desc

Precondition

Action

Expected Result

Constraints

Note

1.1

1.1.1

카메라

1.1.1.

1

카메라

프리뷰

CAMER

A_1.1_0

001

·         카메라 메뉴에 진입하면 프리뷰

·         화면을 표시해야

·         카메라 전원 On 상태

·         카메라 프리뷰 메뉴로 진입

·         카메라 액정에 프리뷰 화면 표시

·         카메라 배터리 상태

·         카메라 온도 조건

 

1.

1

1.1.2

갤러

1.1.2.

1

갤러리

리스트

GALLER

Y_1.2_

0001

·         촬영된 사진 동영상을 표시해야

·         카메라 전원 On 상태

·         카메라에서 사진 동영상 촬영

·         갤러리 메뉴로 진입

·         촬영된 사진 동영상이 표시

·         카메라 메모리 상태

·         카메라로 촬영된 사진 동영상의 개수 조건

·         카메라 메모리가 없는 상태에서의 테스트 환경 구축

1.

1

1.1.3

설정

1.1.3.

1

설정

메뉴

리스트

SETTIN

G_1.3_

0001

·         설정 메뉴에 진입하면 카메라 설정 메뉴를 표시함

·         카메라 전원 On 상태

·         카메라 설정 메뉴로 진입

·         카메라 설정 메뉴 화면 표시

·         카메라 메모리 카드 삽입 상태

 

 

 










Posted by codedragon codedragon

댓글을 달아 주세요


 

 

인터페이스(Interface)

·         인터페이스의 사전적 의미는 접점(결합부; 경계면) 개념입니다.

·         일반적인 정보시스템은 다수의 프로세스 또는 다수의 서버시스템간의 상호 정보의 교환 입출력(I/O, Input, Output) 주고 받는 지점을 의미합니다.

·         의사소통이 가능하도록 일시적 혹은 영속적인 접근을 목적으로 만들어진 물리적, 가상적 매개체(접점) 의미한다.

 

 

http://bit.ly/2PmTFOl

http://bit.ly/2VhW5U2

 

 




Posted by codedragon codedragon

댓글을 달아 주세요



 

 

신경망 종류

·         신경망은 방향을 갖는 연결 그래프(뉴런이라는 노드와 연결강도를 갖는 간선으로 구성)입니다.

·         연결 모양에 따라 신경망을 다음의 가지 그룹으로 분류할 있습니다.

 

종류

설명

피드포워드(feedforward) 신경망

·         루프가 없는 그래프

·         피드포워드 신경망은 다시 여러층의 유무에 따라 단층 피드포워드 신경망,  다층 피드포워드 신경망으로 나누어집니다.

 

회귀(recurrent 또는 feedback) 신경망

·         피드백 연결에 의한 루프가 존재하는 그래프

 

 


'Development > Big Data, R, ...' 카테고리의 다른 글

과적합(overfitting)  (0) 2019.11.09
Jitter(지터)  (0) 2019.11.09
신경망 종류  (0) 2019.11.09
Bayesian networks, 베이즈 네트워크  (0) 2019.11.08
열 벡터(column vector)  (0) 2019.11.07
대각 & 비대각  (0) 2019.11.06
Posted by codedragon codedragon

댓글을 달아 주세요