Beginning of Wisdom

개념/code 학습 중 생긴 이슈 및 해결 방법에 대해 기록하자개념 Issue & Solution1. pallete → 색약, 색맹 색약, 색맹..→ 과학, 의료 같은 분야에서는 이를 보완하는 색 pallete 필요.→ viridis,, 등등 2. 이미지 데이터 → 어떤 도메인에서 왔는가?어떤 도메인에서 왔는가? 가 가장 중요!! 의료 데이터의 경우는 정확도가 상당히 중요, 사람 데이터는 어떤 왜곡점이 있는지가 중요..만화 캐릭터에 대해서 이미지 생성 task를 가지게 되면 어떤 게 중요?만화는 실제 사람의 얼굴과 다르게 눈이 엄청 커도 되고,, 비현실적인 얼굴의 비율을 가져도 허용이미지 자체가 도메인에 따라 다양한 특성을 가지고 허용할 수 있는 범위가 달라지기 때문에 항상 가장 중요한 것은 도메인!! ..

개념/code 학습 중 생긴 이슈 및 해결 방법에 대해 기록하자개념 Issue & Solution 1. 선형 회귀 '정규성' 가정Issue : 그래프 해석이 헷갈림정규성 : 회귀 모델의 잔차(residuals) or 오류가 정규 분포를 따르는지 확인잔차들이 정규 분포를 따를 경우, 점들이 대각선에 가깝게 위치 -> WHY?잔차 : 오차의 추정치 : residual ; 예측값과 실제 ground truth (실제 값) 의 차이시각화하는 방법 중 하나가 바로 Q-Q (Quantile-Quantile) 플롯Q-Q 플롯이란?Q-Q 플롯은 두 개의 확률 분포를 비교하는 그래프선형 회귀 분석에서는 보통 잔차의 분포를 정규 분포와 비교하기 위해 사용됨잔차가 정규 분포를 따른다면, Q-Q 플롯에서 점들이 대각선에 가까..