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[Deep learning] Metric learning 개념 정리

이번 metric learning에 대한 내용 정리는 서울대학교 이준석 교수님 강의를 바탕으로 제작되었습니다.Metric learning기존 supervised learning과는 다르게 data 간의 distance(=similarity)를 배우는 방법입니다.데이터 간 서로 얼마나 비슷한 정도를 배우는 상대적인 개념으로 주관적인 개념입니다.따라서 전통적인 Supervised learning으로는 이러한 관계를 파악하기 어렵습니다. 얼핏 보면 상대적인 관계를 학습하기 힘들겠다고 생각이 들 겁니다.그러나 학습 시 label이 필요 없기 때문에 대규모의 데이터에 대해 쉽게 학습을 할 수 있다는 장점이 있습니다. Metric learning 중 information retrieval에서 쓰이는 Learning..

Machine learning & Deep learning 2025.02.26
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transformer, NeurIPS, 뉴립스, Generative Model, Overfitting, Linear Regression, 머신러닝, confounding effect, k-Fold, sql, 딥러닝, C++, AI, Ridge regression, Machine Learning, Structured Prediction, 인공지능, 트랜스포머, contrastive learning, Multimodal,

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