precision과 accuracy 개념 간단하게

precision은 정답과는 무관하게 데이터들끼리 얼마나 같은 경향을 나타내는가 데이터들끼리 얼마나 멀리 분포하는지, 얼마나 좁게 분포하는지 variance에 관한 이야기  accuracy는 분포하는 경향과는 무관하게 데이터 하나하나가 정답을 맞췄는지 아닌지 bias에 관한 이야기    빨간 점이 정답과는 상관없이 비슷한 경향, 가깝게 뭉쳐있으면 precision이 높다고함 반면 accuracy는 정답인지 아닌지를 판단함    2번과 4번을 보면 정답에 있더라도 뭉쳐있지 않은 2번은 precision이 떨어지고 4번은 precision이 높음 3번과 4번을 보면 정답이 아니더라도 뭉쳐있는 둘은 precision이 높음

• format_list_bulleted 딥러닝 기초
• · 2024. 8. 21.
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현실에서 고려해야하는 모델 성능평가 지표

1. 처리시간 하나의 입력이 처리되어 출력이 나올때까지 걸리는 시간 수식인식기의 경우 offline test는 ‘이미지 입력 후 수식 영역 정보가 출력될 때까지의 시간’ online test는 ‘이미지 촬영 후 이미지에서 수식 영역 정보가 화면 상에 표현되기까지의 시간’ 무슨 차이지? 무슨 차이인지 생각한다는게 좀 그런가? online tests는 사용자 체감 시간이 중요하다는 뜻인것 같다 시간차이의 경우에도 앱으로 사진을 포팅할때 offline과 online의 시간차이도 분명 있는 것 같다  2. 목표 정확도 해당 기술 모듈의 정량적인 정확도 신용카드 인식의 경우 offline test는 입력된 이미지 내 카드번호와 실제 정답의 distance online test는 사용자가 AI 모델에 인식하였을 때..

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• · 2024. 8. 19.
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