정밀도

이번 글에서는 심층신경망을 활용한 분류 문제를 해결하는 방법에 대해서 이야기하고자 한다. 우리는 로지스틱 회귀를 통해 이진 분류문제를 해결하는 것을 배웠다. 마찬가지로 본격적인 분류 문제에 앞서, 특수 케이스인 이진 분류 문제를 심층신경망으로 해결하는 방법에 대해 공부하고자 한다. 로지스틱 회귀 로지스틱 회귀에 대해 간단하게 복습해보자! 로지스틱 회귀는 말만 '회귀'일뿐 사실상 분류 모델이라고 봐도 무방하다. 비선형 함수인 시그모이드를 활성화 함수로 사용하여 최종 출력값이 0~1사이의 값으로 나오게끔 구현되어 있으며 이렇게 나온 결과 값을 임계값을 기준으로 높으면 참, 낮으면 거짓이라고 분류한다. 손실함수로는 선형회귀와 다르게 BCE손실함수를 사용한다는 것을 유의해야 한다. >그렇다면 심층신경망을 활용하..

감성 분석은 말 그대로 어떤 텍스트에 대한 감성을 분석하는 것이다. > 긍정 , 중립, 부정 (또는 긍정, 부정으로만 나눌 때도 있음) 이러한 감성을 분류하는 척도를 "극성"이라고 하며 감성의 정도를 의미한다. 보통은 아래의 기준으로 감성을 분류한다. 0 : 중립 양수 : 긍정 음수 : 부정 감성분석 방법론 감성 분석 하는 방법으로는 크게 2가지로 나눌 수 있다. 1. 어휘 기반 : 감성 사전 구축 감성을 표현할 수 있는 명사, 동사, 형용사를 대상으로 모든 단어에 긍정 혹은 부정의 감성을 붙여 감성 사전을 먼저 구축한 후 이를 기반으로 텍스트에 대한 감성 분석 진행 ( 이때 감성 사전은 직접 구축할 수도 있고, 누군가가 이미 구축한 사전을 가져와서 사용할 수도 있다 ) 텍스트에 대한 감성을 계산하는 방..