Pipelining (파이프라인 기법)컴퓨터 과학에서 프로세서의 성능을 향상시키기 위해 Instructions를 분할된 단계로 나누고, 여러 Instructions의 각 단계를 동시에 수행하는 기법. Pipelining을 통해 여러 명령어를 동시에 처리할 수 있어 전체 처리 속도가 증가됨: Super Scalar 는 기본으로 Pipelining을 가정한 구조임.  기본개념파이프라이닝의 기본 개념은 다음과 같음:분할 단계:프로세서의 작업을 여러 단계로 나눕니다.일반적인 단계는 명령어 인출(Fetch), 명령어 디코딩(Decode), 명령어 실행(Execute), 메모리 접근(Memory Access), 결과 쓰기(Write Back)임.4단계로도 처리되는 이 경우 Memory access가 빠짐.동시 처리..

Feature ScalingML에서 feature scaling이란 다음을 의미함.input data의 각 feature들의 값이 일정한 범위(a consistent range)나 표준화된 척도(standardized scale)로 변환하는 과정. Feature Scaling은 ML에서모든 feature가 동등하게 training에 기여하도록 보장해주고,raw scale에 상관없이 model이 실제 각 feature가 결과에 미치는 영향력을 제대로 학습하도록 도와줌.Featuer Scaling을 하지 않을 경우,일부 큰 scale을 가지는 features가 모델의 결과에 지나치게 큰 영향력을 가지게 되어편향된 모델로 학습되는 문제점을 가짐.feature에 대한 정의가 헷갈린다면 다음 접은 글을 확인할 것..

23) logistic 함수의 출력 값 범위는 어디부터 어디까지입니까?A) 0부터 1까지B) -1부터 1까지C) 0부터 무한대까지D) -무한대부터 무한대까지 Ans. A)24) 다음 중 softmax함수의 주된 사용 목적은 무엇입니까?A) 이진 분류B) 다중 클래스 분류C) 회귀 분석D) 특성 스케일링 Ans. B)26) softmax함수의 출력하는 값들의 특징은?A) 각 출력 값은 독립적입니다.B) 모든 출력 값의 합은 1입니다. C) 출력 값은 모두 음수입니다. D) 각 출력 값은 입력 값에 직접 비례합니다. Ans. B)2022.06.06 - [Computer] - [ML] Logit에서 Logistic Function. [ML] Logit에서 Logistic Function.Logistic Fun..

27) Probability Mass Function (pmf)은 어떤 종류의 데이터에 사용됩니까? A) 연속 데이터 B) 이산 데이터 C) 양의 데이터 D) 음의 데이터 Ans. B) pmf는 discrete random variable에 대해 정의됨.28) Probability Density Function (pdf)는 무엇을 나타냅니까? A) random variable의 가능한 값의 빈도 B) random variable 의 값이 특정 범위 내에 있을 probability C) random variable 의 값이 특정 값과 같을 probability D) random variable 의 변동성 Ans. B) 29) Cumulative Probability Function (CDF)의 주요 기능은..

'likelihood'는 어떤 상황에서 주로 사용됩니까? A) 동전 던지기와 같은 probability적 실험에서 B) 통계 모델의 매개변수를 추정할 때 C) 스포츠 배팅에서 D) 일상 대화에서 probability을 설명할 때 Ans. B) Likelihood(우도)는 model의 parameter가 어떠한 데이터(측정치)를 생성할 가능성을 나타냄.다음 중 probability에 관한 설명으로 틀린 것은? A) 0에서 1 사이의 값으로 표현된다. B) 사건의 발생 가능성을 측정한다. C) 양의 정수로 표현된다. D) 사건이 일어날 기대 정도를 나타낸다. Ans. C) probability는 0과 1 사이의 real number(실수)로 표현됨.probability이 0.8일 때의 'odds'는? A) ..

dispersion의 척도에 속하지 않는 것은? A) 표준편차 B) 중앙값 C) 사분위간 범위 D) 변동계수 Ans. B) median 은 measure of central tendency임.standard deviation 는 무엇을 나타냅니까? A) 데이터 값들이 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는지의 평균적인 측정값 B) 데이터 집합의 가장 큰 값과 가장 작은 값의 차이 C) 데이터 값들 사이의 일반적인 간격 D) 중앙값을 기준으로 데이터가 분포하는 정도 Ans. A)range는 무엇을 나타냅니까? A) 평균과의 차이 B) 평균에 대한 표준편차 C) 최대값과 최소값의 차이 D) 상위 25%와 하위 25% 데이터의 차이 Ans. C)사분위간 범위(IQR)는 어떤 정보를 제공합니까? A) 전체 데이터의 범..