주피터 연구소에서 마지막 시간을 보내게 됐습니다 전통적인 머신 러닝이죠
거의 다 끝났어요
개인적으로는 정말 재미있어요
너무 견디기 힘들진 않았길 바라요
그래도 멋진 경험이었어요 스스로 실험해 보셨길 바라요 기능을
추가하고 실험하면서 더 많은 걸 얻을 수 있는지 보세요 get it
이게 마지막으로 본 도표인데 단어 2개가 평균 115 오류로 나왔어요
기억하실지 모르겠지만 원래 Wards NLP 모델에선 더 잘했죠 114 113까지
가능했던 것 같아요 6살쯤요
이제 마지막 모델 두 개를 공개할 거예요
벡터 머신의 벡터 회귀를 지원할 겁니다 전통적인 머신 러닝
기술이죠
데이터 포인트를 가지고 초고층 행성에 맞춰 데이터를 분리할 때 서포트
벡터라는 것을 이용합니다 초고층 행성에 가장 가까운 지점의
벡터죠
여러분에겐 말도 안 되는 얘기일 수도 있고 이미 아는 걸 제가 잘 설명하지 못하는 걸 수도
있죠
어느 쪽이든 상관없어요
라이브러리를 스키킷 배우기에서 그대로 가져올 거예요 사용하기 아주 쉽죠
선형 SVR을 사용해요
더 나은 결과를 내는 다른 종류의 알갱이들도 있지만 실행하는 데 오래 걸리죠
이건 너무 빨리 돌아가요 너무 빠르죠 그래서 제가 제대로 사용하지 않는다는 생각이
들어요
이미 실행해봤고 5초 정도 걸렸지만 다른 커널로 사용한 건 밤새
실행했는데도 아직 안 끝났어요
그 중간쯤인 것 같아요 한번 살펴봐 주세요
하지만 이게 제가 할 수 있는 최선이었어요
어떻게 작동하는지 보죠
준비됐어요?
Put it! Put it! 베팅하세요
이제 실행할게요
안 그럴게요
저기 있네요
좋아요
네
노랑, 빨강, 초록이 많이 들어갔어요
확실히 으깨지진 않지만 심각해 보이지는 않네요
Get-Tuck Season 1 닙턱 시즌 1 차트에서는 어떨지 보죠
지금까지는 아주 좋아요
112살요 5분
이전 우승자보다 머리카락이 더 낫네요 그 사람은 단어 한 자루로 선형 회귀 모델이었어요
겉으로 보기에는 좋은 점이 많지만 평균보다 훨씬 높은 점수를
추정하기는 어렵네요
진전이 있긴 하지만 대단한 진전은 없어요
지원 벡터 회귀 모델이에요
이제 마지막 모델로 넘어가죠 임의 숲 임의 숲 퇴행 임의 숲이에요
특별한 기술이죠
작은 모델들을 조합하는 일종의 앙상블 기술이에요
그게 결합하는 모델은 각각 데이터 포인트와 기능의 무작위 샘플을 취합니다
우리 경우엔 벡터의 다른 덩어리를 의미하죠
그걸 바탕으로 훈련하고 그 모델들을 전부 합쳤어요
회귀의 경우 이 미니 모델들의 평균을 취합니다 그걸 임의 숲이라고
하죠
어떻게 되는지 보죠
데이터셋의 형태와 크기에 상관없이 잘 작동한다고 알려져 있죠
하이퍼 매개 변수가 많지 않다는 점에서 좋아요
하이퍼 매개변수는 추가적인 것을 수정하기 위한 추가적인 노브라고 부르죠
다양한 가치를 시도해 봐야 해요
아무 숲이나 있는 건 아니죠
있는 그대로 사용하고 어떻게 되는지 보는 거죠
있는 그대로 사용했으니 어떻게 되는지 보죠
테스터 닷 테스트 무작위 처리기로 통과했어요
다시 한 번 베팅을 걸어요 Put
무작위 숲이 더 잘할까요? 아니면 더 못할까요?
112가 넘어야 할 숫자죠
전통적인 머신 러닝은 어떤지 보죠
녹색도 좀 보이고요
붉은색도 있고 녹색도 있어요
뛰는 건 비트보다 좀 느려요
녹색과 붉은색이 아주 많이 보여요
하지만 일반적으로 그런 게 있어요
다 됐어요
무작위 숲이 이겼어요
오류는 97달러예요
10만 달러도 안 돼요
손잡이가 9개예요
100달러도 안 돼요
지금까지는 최고였죠
34%가 초록색이에요
우리 대사예요
여기 초록색 점들이 있고요
비트를 예상하는 데 문제가 좀 있었지만 그렇게 나쁘진 않았어요
저 사람 때문에 얼마나 잘 됐는지 보세요
정말 비싼 제품인데 녹색이네요
그리고 대체로 잘 진행되고 있어요 확실히 우승 후보라고 할 수 있죠
축하해요, 랜덤 포레스트
물론 축하할 일이죠
이걸 극복했다면 난수 포레스트 같은 걸 쓸 수 있어요 방금 나온 벡터만 넣는
게 아니라 기능을 추가할 수도 있죠
어떤 기능을 만들어 끼워 넣을 수도 있죠 그걸 이용해서 이 기록을 깰 수도 있고요 97보다
더 잘 만들 수도 있죠 get it
전통적인 머신 러닝을 어떻게 즐기는지 보죠 LMS를
시험하기 전에 이게 끝이니까요
그 전에 슬라이드로 간단히 마무리하죠