#ML15개

GMM은 정규분포 PDF들의 볼록결합으로 임의의 분포를 근사한다1,700자

gmm mixture-model statistic probability ML universal-approximator

BPR Baysian Personalized Ranking 유도 과정130자

임베딩 크기를 어떻게 결정하고, 출력된 임베딩 사이즈는 차원수 X 데이터 타입 크기로 결정된다.743자

CCC Loss는 예측값과 실제값의 일치도를 측정한다760자

ML loss-function regression

Downstream task는 사전학습 모델을 적용하는 최종 목표 태스크다448자

ML transfer-learning pre-training

L2 정규화는 가중치 크기에 페널티를 부여해 과적합을 방지한다687자

ML regularization overfitting

MSE와 Huber 같은 회귀 loss505자

ML loss-function regression

임베딩 모델의 Frozen vs Fine-tuning 전략645자

ML embedding fine-tuning transfer-learning

Perplexity, 언어 모델 비교 방법134자

ML NLP evaluation-metric

Precision, recall, accuracy611자

ML evaluation-metric

UMAP(Unified Manifold Approximation and Projection)1,766자

ML dimensionality-reduction

오토 인코더485자

ML deep-learning

컨볼루션 Convolution260자

signal-processing math ML

트랜스포머 어텐션3,013자

transformer ML attention whisper

패턴 인식과 머신러닝520자

ML probability bayesian