MachineLearning

Perceptron

입력 벡터에 대한 출력 함수

if wx + b > 0:  
        return 1  
        *w = weight, b = bias, wx => inner product*  
    else:  
        return 0

MLP(Multilayer Perceptron)

여러 계층의 퍼셉트론
처음에는 임의로 할당된 weight를 사용하여 활성화 한 이후 예측 값과 실제 값을 비교하여 오차를 계산하여 다시 앞 퍼셉트론으로 전달, 적절한 optimizer를 통해 오차를 줄이는 방향으로 weight 조정.
출력에 대한 weight 및 bias 조정 시 활성화 함수 이용하는 것이 좋음. 그렇지 않으면 출력 값이 크게 변해 점진적으로 학습하기 어려움.

CNN(Convolutional Neural Network)

합성곱 신경망
Layer 많으면 DCNN, 필터의 깊이는 진행될수록 깊어짐, 마지막 단계에서는 일반적으로 하나 이상의 완전 연결 계층으로 구성. 적은 Training data에 대해 좋은 효율을 보이며, Transfer Training을 자주 사용.

Transfer Learning

전이 학습

기존에 만들어진 모델을 사용하여 새로운 모델을 만들 때 학습을 빠르게 하고 예측을 더 높임.
이미 학습된 weight에서 우리가 원하는 학습에 맞게 fine tuning함.
fine tuning에는 feature extraction, 학습된 모델 사용, 일부 layer 조정 등이 있다.
데이터가 부족한 경우 활용하기 좋다.

GAN(Generative Adversarial Networks) //

적대적 생성 네트워크
일반적으로 두 개의 네트워크로 구성할 때, 하나는 진짜처럼 보이는 합성 데이터를 위조하게 학습하고, 다른 하나는 위조한 데이터와 진짜 데이터를 구분하게 학습한다. 실제로 핵심 feature에 대해서는 같기 때문에 GAN을 통해 데이터를 많이 만들어서 학습하더라도 엄청난 향상이 있지는 않고, 모델이 robust해지는 효과는 있다.
두 네트워크간 경쟁을 통한 향상
배치 정규화: 각 단위에 대한 입력을 평균 및 단위분산을 0으로 정규화해 학습을 안정화시키는 데 도움. 여러 상황에서 학습을 가속화하고 잘못된 초기화 문제를줄 줄이며, 일반적으로 더 정확한 결과를 산출하는 것이 경험적으로 입증됨.

DCGAN - Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
CNN 활용하여 위조 생산

Word Embedding //

One-Hot Encoding - 단어 간 유사성 표현 불가능
NLP(Natural Language Processing)

word2vec
GloVe

RNN(Recurrent Neural Network) //

순환 신경망
다중 퍼셉트론 신경망의 경우 모든 입력 변수가 독립이라 가정하지만, 시계열 데이터나 문장과 같은 순차적인 데이터의 경우 과거 데이터에 대해 의존성이 있다.
순환 신경망의 셀에서는 특정 시점에 관한 함수로 은닉 상태 값과 입력 값을 표현
RNN, LSTM, GRU

Autoencoder

비지도학습
역전파 이용 입력값 복원, 입력 차원과 출력 차원이 같다. 차원 압축 과정에서 중요한 정보들만 저장하는 것이 복원률이 좋으므로 이에 맞게 학습.
Autoencoder는 차원 축소와 벡터 연산 효율성의 이점이 있다.

차원이 커지면 연산이 지수적으로 증가하므로 적당한 차원에서 계산해야 한다.
고차원의 데이터를 바로 연산하는 것보다 저차원의 데이터로 바꾼 뒤 연산하여 다시 고차원으로 복원하는 것이 좋은 경우가 있다.(ex, 이미지 합성)

Dimension

차원 축소

차원이 커지면 공간의 크기가 기하 급수적으로 커져 데이터의 밀도가 급격히 낮아지므로 데이터의 분포 및 모델 분석에 필요한 샘플의 수가 기하급수적으로 늘어난다. 따라서 일반적으로 차원의 크기를 줄이고 핵심이 되는 feature들을 선별하여 데이터의 분포 및 모델 분석을 한다. 주로 PCA, AutoEncoder 등을 사용하며 차원 축소가 포함된 모델의 중간 계층에서 추출하는 방법도 있다.(ex DCNN) 중간 계층에서 추출 시 해당 모델의 역할에 맞는 특징을 얻을 수 있다.

차원 확장

가령 3차원의 공간에서 z>0과 z<0으로 나뉜 분포가 z=0인 평면에 정사영 된 경우 z=0인 2차원에서는 그 분포를 확인하기 어렵지만 3차원으로 확장한다면 효과적으로 분포를 확인할수 있다. 이러한 경우처럼 차원을 확장하여 문제가 단순화될 수 있다.

Supervised vs Unsupervised

Supervised - 정답지가 있음, 출력값과 label 비교  
    개는 1, 고양이는 0, 정답지 존재  
        x1 -> 1  
        x2 -> 0  
        x3 -> 1  
        ...  
Unsupervised - 정답 x, (k-means, density-based, etc)clustering / (in time-series)anomaly detector //  
    clustering  
        x1 -> group 1  
        x2 -> group 2  
        x3 -> group 1  
        ...  
    anomaly detector  
        x1 -> 0  
        x2 -> 0  
        x3 -> 0  
        x4 -> 0.1  
        **x5 -> 0.9**  
        x6 -> 0.3  
        ...  
Semisupervise - 개에 대해서 학습, 다른 data도 들어옴  
    x1 -> 1  
    x2 -> 1  
    x3 -> 1  
    x4 -> 1  
    a1 -> not 1

Use

Data Preprocess

학습 시 필요한 data
- Training data, Validation data, Test data(+ label if classifier/supervised)
- data normalization 시 최댓값으로 나눠주는 것이 아니라, 0.9 또는 0.95값으로 나눠주는 것이 좋다(quantile)

Modeling

PCA

주성분 분석, 모든 벡터에 대해 분석하여 차원 축소

pca = PCA(k)
pca.fit(target_data)

pca.transform(test_data)

MLP

bias, 활성화 함수가 없을 경우, 모든 벡터에 대해 가중치를 계산하므로 PCA와 결과값이 거의 비슷하게 나옴.
bias, 활성화 함수가 있을 경우, weight과 bias가 변하면서 영향력이 큰 인자에 대해 weight 및 bias가 조정되고, 활성화 함수에 의해 비선형 변환됨.

input_layer = Input(shape=(n, n)) or input_layer = Input(shape(m, ))
flatten_layer = Flatten()(input_layer)
... hidden layers
encoding_layer = Dense(k)(hidden_layer_x)

encoder = Model(input_layer, encoding_layer)
encoder.compile(optimizer = 'rmsprop', loss = 'binary_crossentropy')  

# check params
encoder.summary() 

encoder.fit(training_data, training_label, validation_data = (validation_data, validation_label), epochs = 1000, callbacks=[early_stopping, tensorboard]) # callbacks 내부 인자는 미리 선언해야함

encoder.evaluate()

CNN

Deep Learning, 이미지의 특성이 강한 경우 좋다.
층이 깊어질수록 filter 수를 많이 하는 편
압축이 목적이라면 stride 옵션을 따로 주거나 filter size를 크게 하여 filter를 통과한 이후의 크기를 작아지게 하거나, Pooling을 이용
비교적 적은 parameter 사용, 많은 resource 소모

input_layer = Input(shape=(n, n, 1))
conv1_layer = Conv2D(10, (3, 3), padding="same")(input_layer)
mxp1_layer = MaxPooling2D((2, 2), padding="same")(conv1_layer) 
....
encoding_layer = Conv2D(1, (3, 3), padding='same')(mxp3_deep)

encoder = Model(input_layer, encoding_layer)
encoder.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy') 

# check params
encoder.summary() 

encoder.fit(training_data, training_label, validation_data = (validation_data, validation_label), epochs = 1000, callbacks=[early_stopping, tensorboard]) # callbacks 내부 인자는 미리 선언해야함

encoder.evaluate()

In Model
- 모델 생성 시 parameter 수는 data 수에 비해 적은게 좋다(복잡한 모델 - 시간 소모 크고 overfitting 가능성 높음)
- Input layer 입력층
- Flatten layer (필요하다면) (n, n)행렬을 (n**2, 1) 행렬로
- Hidden layer 은닉층, Hidden layer 중첩을 통해 Deep Learning
- Output layer 출력층, 출력 값에 맞는 활성화 함수 사용(sigmoid, softmax, etc)
- Dropout 네트워크 내부로 전달되는 값 중 일부를 드롭아웃 확률로 무작위로 제거하여 성능 향상
- summary를 통해 parameter 수 확인
- 활성화함수 활성화 함수를 통해 데이터를 특정 구간에 fitting 시킨다. 활성화 함수 없이 사용할 경우 단순 PCA와 비슷한 결과가 나옴.
  - sigmoid: -inf to 0, inf to 1, (0,1)의 출력값을 갖는 출력층에 적절, [True, False]
  - tanh: -inf to -1, inf to 1, (-1,1)
  - ReLU: 은닉층에 적절, sigmoid/tanh보다 빠르게 수렴한다.
  - LeakyReLU: ReLU의 특별한 버전, 다양한 상황에서 GAN의 성능 개선
```
  if x<0:  
      return 0  
  else:  
      return ax
  
```
  - softmax: 확률분포함수로 2개 이상의 분류 모델 출력층에 적절, [a, b, c, ...]
Compile(Model.compile)
- loss:
  - mean squared error - 일반적으로 사용
  - binary crossentropy - 출력 값과 멀어질수록 큰 penalty 받음, binary
  - categorical crossentropy - 출력 값과 멀어질 수록 큰 penalty 받음, >2
- Metric:
  - Accuracy(정확도) - 타겟을 정확히 예측한 비율
  - Precision(정밀도) - 긍정이라고 예측한 것 중 실제로 참인 것의 비율
  - Recall(재현율) - 올바르게 예측한 것 중 긍정으로 예측한 것이 실제로 참인 경우의 비율
- optimizer:
  - SGD(Stochastic Gradient Descent) - 확률적 경사하강법
  - RMSprop, Adam - SGD에 관성개념 포함, 많은 계산 비용 필요 시 빠른 수렴 가능
Learning(Model.fit)
- epochs - 모델이 학습 데이터셋 전체를 살펴본 횟수, 각 반복마다 optimizer를 통해 목적 함수가 최소화되도록 가중치 조정 // 모델의 복잡도
- batch_size - 옵티마이저가 weight 업데이트 하기 전까지 살펴본 학습 데이터의 수 // 수렴성
- Regularization
  - kernel_regularizer weight matrix에 적용되는 일반화 함수
  - bias_regularizer bias vector에 적용되는 일반화 함수
  - activity_regularizer 계층의 출력에 적용되는 일반화 함수
- callback - Tensorboard, earlystopping
After Learning
- evaluate - 손실 값 계산
- predict_classes - 범주 출력 계산
- predict_proba - 범주 확률

분석 방법

tSNE

데이터 사이의 유사도(거리 정보 활용)를 이용하여 고차원의 원 공간에서 저차원의 임베딩 공간으로 변환한다.
원 공간에서 인접한 데이터는 임베딩 공간에서도 인접하게, 원 공간에서 먼 데이터는 임베딩 공간에서도 멀게 변환.

Confusion matrix

	식별 결과 양성	식별 결과 음성	합계
실제 양성	TP(True Positive)	FN(False Negative)	TP + FN
실제 음성	FP(False Positive)	TN(True Negative)	FP + TN
합계	TP + FP	FN + TN	ALL

- TP / ( TP + FN ) = 진양성률 = 민감도  
- TP / ( TP + FP ) = 정밀도  
- TP / ( TP + FN ) = 재현율   
- FN / ( TP + FN ) = 거짓음성률  
- FP / ( FP + TN ) = 거짓양성률  
- TN / ( FP + TN ) = 진음성률 = 특이도   
- 민감도 + 거짓음성률 = 1  
- 특이도 + 거짓양성률 = 1  
- Accuracy = ( TP + TN ) / ALL  
- F measure = 2 * (정밀도 * 재현율) / (정밀도 + 재현율)

Receiver Operating Characteristic curve(ROC curve)

- 식별 결과가 (0, 1) 사이로 나온 경우 식별 결과와 정답 세트를 식별 결과의 점수 순서로 정렬하여 임계치를 설정하고, 임계치보다 위를 양성으로 하여 혼동행렬로 나타낸다면 진양성률과 거짓양성률을 계산할 수 있음.   
- x축을 거짓양성률(1-특이도, False Positive Rate), y축을 진양성률(민감도, True Positive Rate)로 하여 임계치를 변화시키면 ROC curve 만들 수 있음.  
- 기준 라인 NIR(No Information Rate) - 멍청한 모델로 만든 경우의 곡선  
- AUC(Area Under Curve): ROC 곡선의 아랫부분 면적 값, 0.9 이상이면 정확도(accuracy)가 높음.  
- Youden Index - AUC 값과 길이 0.5의 대각선 사이 거리 b가 가장 멀 때의 진양성률 + 거짓양성률, 클 수록 좋은 모델

Confusion Matrix Example

Model 1

	식별 결과 개	식별 결과 고양이	합계
실제 개	TP = 5000	FN = 5000	10000
실제 고양이	FP = 5000	TN = 5000	10000
합계	10000	10000	20000

실제 개 중 개라고 대답할 확률 -> 민감도 = 5000 / 10000 = 0.5
개라고 대답할 때 개일 확률 -> 정밀도 = 5000 / 10000 = 0.5
실제 고양이 중 고양이라고 대답할 확률 -> 특이도 = 5000 / 10000 = 0.5
전체 정답 중 개의 비율 -> 재현율 = 5000 / 10000 = 0.5
고양이라고 대답할 때 고양이가 있을 확률 - 5000 / 10000 = 0.5
Accuracy = 10000 / 20000 = 0.5
F = 2 * (0.5 * 0.5) / (0.5 + 0.5) = 0.5

Model 2

	식별 결과 개	식별 결과 고양이	합계
실제 개	TP = 9000	FN = 1000	10000
실제 고양이	FP = 9000	TN = 1000	10000
합계	18000	2000	20000

실제 개 중 개라고 대답할 확률 -> 민감도 = 9000 / 10000 = 0.7
개라고 대답할 때 개일 확률 -> 정밀도 = 9000 / 18000 = 0.5
실제 고양이 중 고양이라고 대답할 확률 -> 특이도 = 1000 / 10000 = 0.1
전체 정답 중 개의 비율 -> 재현율 = 9000 / 10000 = 0.9
고양이라고 대답할 때 고양이가 있을 확률 - 5000 / 10000 = 0.5
Accuracy = 10000 / 20000 = 0.5
F = 2 * ( 0.5 * 0.9 ) / ( 0.5 + 0.9 ) = 0.64285

Model 3

	식별 결과 개	식별 결과 고양이	합계
실제 개	TP = 7000	FN = 3000	10000
실제 고양이	FP = 1000	TN = 9000	10000
합계	8000	12000	20000

실제 개 중 개라고 대답할 확률 -> 민감도 = 7000 / 10000 = 0.7
개라고 대답할 때 개일 확률 -> 정밀도 = 7000 / 8000 = 0.875
실제 고양이 중 고양이라고 대답할 확률 -> 특이도 = 9000 / 10000 = 0.9
전체 정답 중 개의 비율 -> 재현율 = 7000 / 10000 = 0.7
고양이라고 대답할 때 고양이가 있을 확률 -> 9000 / 12000 = 0.75
Accuracy = 16000 / 20000 = 0.8
F = 2 * ( 0.875 * 0.7 ) / (0.875 + 0.7 )= 0.77778

Model 4

	식별 결과 개	식별 결과 고양이	합계
실제 개	TP = 9000	FN = 1000	10000
실제 고양이	FP = 3000	TN = 7000	10000
합계	12000	8000	20000

실제 개 중 개라고 대답할 확률 -> 민감도 = 9000 / 10000 = 0.9
개라고 대답할 때 개일 확률 -> 정밀도 = 9000 / 12000 = 0.75
실제 고양이 중 고양이라고 대답할 확률 -> 특이도 = 7000 / 10000 = 0.7
전체 정답 중 개의 비율 -> 재현율 = 9000 / 10000 = 0.9
고양이라고 대답할 때 고양이가 있을 확률 - 7000 / 8000 = 0.875
Accuracy = 16000 / 20000 = 0.8
F = 2 * ( 0.75 * 0.9) / (0.75 + 0.9) = 0.81818

Model 5

	식별 결과 개	식별 결과 고양이	합계
실제 개	TP = 0	FN = 10000	10000
실제 고양이	FP = 0	TN = 10000	10000
합계	0	20000	20000

실제 개 중 개라고 대답할 확률 -> 민감도 = 0 / 10000 = 0
개라고 대답할 때 개일 확률 -> 정밀도 = 0 / 0 = 0
실제 고양이 중 고양이라고 대답할 확률 -> 특이도 = 10000 / 10000 = 1.0
전체 정답 중 개의 비율 -> 재현율 = 0/ 10000 = 0
고양이라고 대답할 때 고양이가 있을 확률 - 10000 / 20000 = 0.5
Accuracy = 10000 / 20000 = 0.5
F = 2 * ( 0 * 0) / (0 + 0) = 0

Model 6

	식별 결과 개	식별 결과 고양이	합계
실제 개	TP = 10000	FN = 0	10000
실제 고양이	FP = 10000	TN = 0	10000
합계	20000	0	20000

실제 개 중 개라고 대답할 확률 -> 민감도 = 10000 / 10000 = 1.0
개라고 대답할 때 개일 확률 -> 정밀도 = 10000 / 20000 = 0.5
실제 고양이 중 고양이라고 대답할 확률 -> 특이도 = 0 / 10000 = 0
전체 정답 중 개의 비율 -> 재현율 = 10000 / 10000 = 1.0
고양이라고 대답할 때 고양이가 있을 확률 - 0 / 0 = 0
Accuracy = 10000 / 20000 = 0.5
F = 2 * ( 1 * 0.5) / (1 + 0.5) = 0.66667

Model 7

	식별 결과 개	식별 결과 고양이	합계
실제 개	TP = 10000	FN = 0	10000
실제 고양이	FP = 0	TN = 10000	10000
합계	10000	10000	20000

실제 개 중 개라고 대답할 확률 -> 민감도 = 10000 / 10000 = 1.0
개라고 대답할 때 개일 확률 -> 정밀도 = 10000 / 10000 = 1.0
실제 고양이 중 고양이라고 대답할 확률 -> 특이도 = 10000 / 10000 = 1.0
전체 정답 중 개의 비율 -> 재현율 = 10000 / 10000 = 1.0
고양이라고 대답할 때 고양이가 있을 확률 - 10000 / 10000 = 1.0
Accuracy = 20000 / 20000 = 1.0
F = 2 * ( 1.0 * 1.0) / (1.0 + 1.0) = 1.0

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DeepLearning with Keras		DeepLearning with Keras
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