오토 인코더
자기자신을 재생성하는 신경망으로 출력값을 입력값의 근사로 하는 함수를 학습하는 비지도 학습이다.
다른 신경망과 달리 이 신경망은 입력과 출력이 동일하다.
인코더를 진행한 후 중간에 잠재변수가 있어서 출력값을 일차원 벡터로 만들어 준다.
이 일차원 벡터를 디코더에 전달하여 원래의 입력값과 같은 값으로 바꿔서 출력한다.
이는 사진의 해상도를 높이는데 많이 사용한다.
추천 시스템
데이터간의 유사도로 추천하는 시스템이다.
콘텐츠 기반 필터링, 협업 필터링이 있다.
콘텐츠 기반 필터링
출처 : https://www.samsungsemiconstory.com/2265
장르, 키워드 등을 벡터화하여 유사도를 측정한다. 이를 통해 유사도가 높은 데이터를 추천해준다.
협업 필터링
출처 : https://www.samsungsemiconstory.com/2265
다른 사용자들의 활동을 토대로 현재 사용자의 취향을 추측하는 방법이다.
이는 사용자기반, 아이템 기반 협업필터링으로 나뉜다.
출처 : https://blog.ex-em.com/1147
사용자 기반 필터링은 비슷한 선호도를 가진 사용자를 찾아서 현재 사용자의 선호도를 예측하는 방법이다.
아이템 기반 필터링은 아이템에 대한 선호도가 비슷한 사용자를 찾아서 그 사용자의 선호도가 높은 아이템을 현재 사용자에게 추천하는 방법이다.
교차 검증
훈련세트와 테스트 세트를 한번만 나눠서 정확도를 측정하기 보단, 같은 데이터셋이라더라도 여러번 다른 방법으로 나눠서 정화도를 평가하는 방법
계층별 k-겹 교차 검증
데이터 셋을 k개로 나눈 후, 그 나눠진 각각을 k개로 나눠 그 중 하나를 테스트 셋으로 사용
위에 그래프가 일반적인 교차검증시 데이터를 나눈 결과고, 밑에 그래프가 k-겹 교차 검증시 데이터를 나눈 결과이다.
DJango
MTV Pattern
Model, Templates, Views에 약자로 웹을 구성하는 틀이다.
templates는 views.py에서 응답을 보낼때 html파일의 형식으로 보내는데 사용한다.
Model은 데이터 베이스에 저장되는 데이터를 표현한다. 이는 sql을 사용하지 않아도 ORM을 사용하여 구현이 가능하다.
views는 로직을 처리하고 response를 보내주는 아주 핵심적인 역할을 한다.
