오늘도 좋은 영상 감사합니다! 늘 잘 보고 있어요! 궁금한게 있는데, 예를 들어 사람, 고양이, 강아지 3가지 데이터를 분류 학습중일 때 닭, 도롱뇽 같은 학습하지 않은 데이터를 분류 하는 방법은 없을 까요? 출력노드를 하나 만들어서 그 외 데이터로 분류하기엔 세상에 너무 다양한 종류의 사물이 있어(전화기, x레이사진, 화면 캡쳐 이미지 등) 힘들 것 같고.. 입력값이 지금까지 학습해온 데이터와 뭔가 다르다는걸 감지하는 방법이 따로 있는지 궁금합니다! 다시 한번 늘 감사드립니다. 오늘도 좋은 하루 되세요! :)
좋은 영상 감사드립니다. 항상 나타나는 문제인데 위의 제시된 방법으로도 잘 해결이 안될때가 많은것 같습니다.. ㅠㅠ; 가장 좋은 방법은 역시나 부족한 클래스에 대한 데이터를 추가수집을 통해 조금이라도 밸런싱을 해줘야될것 같은데 현실적으로 쉽지 않네요. 유사한 문제로 연속값을 추정하는 문제일 경우에도 극단적으로 큰값의 경우 잘 추정이 되지 않는 그런문제가 있는것 같습니다. 극단적으로 큰값은 샘플수가 적음으로 인해.. ㅠㅠ;
![[핵심 머신러닝] 불균형 데이터 분석을 위한 샘플링 기법](http://i.ytimg.com/vi/Vhwz228VrIk/mqdefault.jpg)
![[핵심 머신러닝] 불균형 데이터 분석을 위한 샘플링 기법](/img/tr.png)
![[Open DMQA Seminar] Handling imbalanced datasets](http://i.ytimg.com/vi/CU2GF0du36o/mqdefault.jpg)
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😀함께 공부해요!!
결국엔 답이 없단 얘기를 참 어렵게도한다..
다른 채널에서 들을 수 없는 팁들을 많이 주셔서 감사합니다.
시청 감사합니다! 주변에 알려주세요😍😍
좋아요!! 감사합니다
시청 감사합니다😀
오늘도 좋은 영상 감사합니다!
늘 잘 보고 있어요!
궁금한게 있는데,
예를 들어 사람, 고양이, 강아지 3가지 데이터를 분류 학습중일 때
닭, 도롱뇽 같은 학습하지 않은 데이터를 분류 하는 방법은 없을 까요?
출력노드를 하나 만들어서 그 외 데이터로 분류하기엔 세상에 너무 다양한 종류의 사물이 있어(전화기, x레이사진, 화면 캡쳐 이미지 등) 힘들 것 같고..
입력값이 지금까지 학습해온 데이터와 뭔가 다르다는걸 감지하는 방법이 따로 있는지 궁금합니다!
다시 한번 늘 감사드립니다.
오늘도 좋은 하루 되세요! :)
출력노드 하나 더 만들어서 사용하기도 해요! 실제 객체인식에서 배경인지 사물인지 구분하는 노드를 따로 두기도 합니다.
좋은 강의 감사합니다 ㅠㅠ
좋은 영상 감사드립니다. 항상 나타나는 문제인데 위의 제시된 방법으로도 잘 해결이 안될때가 많은것 같습니다.. ㅠㅠ; 가장 좋은 방법은 역시나 부족한 클래스에 대한 데이터를 추가수집을 통해 조금이라도 밸런싱을 해줘야될것 같은데 현실적으로 쉽지 않네요. 유사한 문제로 연속값을 추정하는 문제일 경우에도 극단적으로 큰값의 경우 잘 추정이 되지 않는 그런문제가 있는것 같습니다. 극단적으로 큰값은 샘플수가 적음으로 인해.. ㅠㅠ;
저는 여러 가지를 조합해서 어느 정도 해결했는데 저보다 더 극악무도한 데이터를 다루고 계시나보군요 ㅠㅠ 화이팅해요!
Imbalanced data와 Non I.I.D data가 똑같은 것인가요?
non iid는 Independent, identical 중 하나 이상이 어긋나는 랜덤변수의 분포 성질에 대한 이야기고 단순히 불균형은 클래스 간 데이터 양의 차이에 대해서 이야기하는 것입니다.
와우! 언제 구독자가 이렇게 ㄷ ㄷ 축하드립니다
감사합니다😀