O slideshow foi denunciado.
Utilizamos seu perfil e dados de atividades no LinkedIn para personalizar e exibir anúncios mais relevantes. Altere suas preferências de anúncios quando desejar.

추놀 3회 유사도 측정(우리아기는 누구와 더 닮았는가?)

3.396 visualizações

Publicada em

유사도 측정(우리아기는 누구와 더 닮았는가?)
cosine vs euclidean

Publicada em: Engenharia
  • DOWNLOAD THI5 BOOKS 1NTO AVAILABLE FORMAT (Unlimited) ......................................................................................................................... ......................................................................................................................... Download Full PDF EBOOK here { http://bit.ly/2m77EgH } ......................................................................................................................... Download Full EPUB Ebook here { http://bit.ly/2m77EgH } ......................................................................................................................... ACCESS WEBSITE for All Ebooks ......................................................................................................................... Download Full PDF EBOOK here { http://bit.ly/2m77EgH } ......................................................................................................................... Download EPUB Ebook here { http://bit.ly/2m77EgH } ......................................................................................................................... Download doc Ebook here { http://bit.ly/2m77EgH } ......................................................................................................................... ......................................................................................................................... ......................................................................................................................... .............. Browse by Genre Available eBooks ......................................................................................................................... Art, Biography, Business, Chick Lit, Children's, Christian, Classics, Comics, Contemporary, Cookbooks, Crime, Ebooks, Fantasy, Fiction, Graphic Novels, Historical Fiction, History, Horror, Humor And Comedy, Manga, Memoir, Music, Mystery, Non Fiction, Paranormal, Philosophy, Poetry, Psychology, Religion, Romance, Science, Science Fiction, Self Help, Suspense, Spirituality, Sports, Thriller, Travel, Young Adult,
       Responder 
    Tem certeza que deseja  Sim  Não
    Insira sua mensagem aqui
  • DOWNLOAD THIS BOOKS INTO AVAILABLE FORMAT (Unlimited) ......................................................................................................................... ......................................................................................................................... Download Full PDF EBOOK here { https://tinyurl.com/yyxo9sk7 } ......................................................................................................................... Download Full EPUB Ebook here { https://tinyurl.com/yyxo9sk7 } ......................................................................................................................... ACCESS WEBSITE for All Ebooks ......................................................................................................................... Download Full PDF EBOOK here { https://tinyurl.com/yyxo9sk7 } ......................................................................................................................... Download EPUB Ebook here { https://tinyurl.com/yyxo9sk7 } ......................................................................................................................... Download doc Ebook here { https://tinyurl.com/yyxo9sk7 } ......................................................................................................................... ......................................................................................................................... ......................................................................................................................... .............. Browse by Genre Available eBooks ......................................................................................................................... Art, Biography, Business, Chick Lit, Children's, Christian, Classics, Comics, Contemporary, Cookbooks, Crime, Ebooks, Fantasy, Fiction, Graphic Novels, Historical Fiction, History, Horror, Humor And Comedy, Manga, Memoir, Music, Mystery, Non Fiction, Paranormal, Philosophy, Poetry, Psychology, Religion, Romance, Science, Science Fiction, Self Help, Suspense, Spirituality, Sports, Thriller, Travel, Young Adult,
       Responder 
    Tem certeza que deseja  Sim  Não
    Insira sua mensagem aqui

추놀 3회 유사도 측정(우리아기는 누구와 더 닮았는가?)

  1. 1. 추천아 놀자 3회 못다한이야기 (유사도측정)방송 강의 자료
  2. 2. 유사도 측정
  3. 3. 별첨 – 추천 알고리즘 용어 설명 Jaccard , Cosine, Euclidean 란? 우선 정식 명칭은 : Euclidean Distance / Cosine Similarity / Jaccard coefficient 이 3개의 알고리즘은 모두 두 Vector간의 거리를 구하는 알고리즘입니다. 그래서 추천알고리즘에서 상품(Vector)간의 거리 즉 유사도를 측정할 때 사용합니다. 상품1 상품2 Jaccard : 상품간의 교집의 크기 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 Euclidean Distance 상품간의 거리 상품1 상품2 θ Cosine Similarity 상품간의 각도
  4. 4. 별첨 – 추천 알고리즘 용어 설명 Jaccard Coefficient 각각의 두 방송의 본 시청자 중 두 방송을 모두 본 시청자 수의 비율을 수치로 나타 내는 방식입니다. (예시) 아래와 같이 염보성방송, 김택용방송, 양띵방송을 시청 했습니다. 방송 시청자1 시청자2 시청자3 시청자4 시청자5 시청자6 시청자7 염보성 방송(스타1) ● ● ● ● ● 김택용 방송(스타1) ● ● ● ● ● 양띵 방송(마인크래프트) ● ● ● [김택용 - 염보성 방송] Jaccard 값 : 공통시청자수(5명) / 두방송의 전체 시청자수(6명) = 0.83 [김택용 – 양띵 방송] Jaccard 값 : 공통시청자수(2명) / 두방송의 전체 시청자수(6명) = 0.33 김택용 방송은 양띵 방송(0.33)보다 염보성 방송(0.83)과 유사하다
  5. 5. 별첨 – 추천 알고리즘 용어 설명 Cosine Similarity, Euclidean Distance 각각의 두 방송의 정보(시청자, 시청자수, 채팅수 등)를 Vector로 나타낼 때 두 Vector간의 각도(내적)를 측정하는 방식이 Cosine-Similarity 두 Vector간의 거리를 측정하는 방식이 Euclidean Distance 방식이다. Cosine Similarity의 장점은 각도로 유사도를 측정하기 때문에 유명BJ의 일반 BJ간의 유사도를 측정할 수 있 습니다. 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 Euclidean Distance 상품간의 거리 상품1 상품2 θ Cosine Similarity 상품간의 각도
  6. 6. 별첨 – 추천 알고리즘 용어 설명 K-Means 란? 주어진 데이터를 K개의 군집으로 나누는 알고리즘이다. ① 나눌 군집 개수 K 를 결정 ② 임의의 군집 중심으로 가까운 점들끼리 묶음 ③ 각각의 군집에 대하여 평균을 새로 구함 ④ 새로운 평균의 중심값으로 가장 근접한 점들끼리 묶음 ⑤ 3번, 4번 단계를 반복적으로 수행하여 변경이 없을때까지 수행 ① ② ③ ④ ⑤
  7. 7. 유사도 측정 – 우리 아기는 아빠와 엄마중 누구와 더 닮았을까요?
  8. 8. 유사도 측정 – 어떻게 비교하는가 얼굴의 너비 얼굴의 높이 눈간격 입크기 를 측정하여 유사도를 계산
  9. 9. 유사도 측정 – 사진에에서 데이터 측정 얼굴너비 얼굴높이 입크기 눈간격 아빠 191 173 79 46 엄마 124 129 56 34 아기 91 59 21 24
  10. 10. 유사도 측정 – 누구와 비슷한가? Cosine Similarity 엄마-아기 = 0.96966224 아빠-아기 = 0.98190527 ( WIN ) Euclidean Similarity 엄마-아기 = 85 ( Win ) 아빠-아기 = 163
  11. 11. 유사도 측정 – 왜 이렇게 알고리즘에 따라 결과가 다른가? Cosine Similarity 엄마-아기 = 0.96966224 아빠-아기 = 0.98190527 ( WIN ) Euclidean Similarity 엄마-아기 = 85 ( Win ) 아빠-아기 = 163
  12. 12. 유사도 측정 – 왜 이렇게 알고리즘에 따라 결과가 다른가? Cosine Similarity 아빠와 더 닮은 이유? Cosine 방식은 Item의 각도 즉 비율을 측정 그래서 전체적인 비율이 비슷한 아빠가 유사도가 높음 Euclidean Similarity 엄마와 더 닮은 이유? Euclidean은 Item간에 떨어진 거리르 측정 그래서 엄마가 얼굴이 더 작아서 엄마가 유사도가 높음
  13. 13. 이런 사진으로 유사도를 측정한다면? Euclidean 방식은 아기와 가까운 곳에 있는 사람이 유사하다고 측정됨
  14. 14. 나사의 분류 – 어떻게 분류 할것인가를 정합니다.
  15. 15. 나사의 분류 – 크기 중심 데이터 - 못의 길이 - 못 머리의 크기 - 못의 원통 지름 A못 : 100mm, 5mm, 3mm B못 : 90mm, 4mm, 2mm
  16. 16. 나사의 분류 - 크기 중심 Euclidean 방식으로 분류해 보면 어떻게 생각합니다. 만일 비율 기반하여 분류한다면 Cosine방식으로 유사도 측정
  17. 17. 나사의 분류 – 기능 중심 데이터 - 못의 용도 : 콘크리트 용, 나무 - 못 머리 형태 : 육각, 십자, 일자 - 못 머리 크기 A못 : 콘크리스, 십자, 3mm B못 : 나무스크류, 십자, 2mm
  18. 18. 나사의 분류 - 크기 중심 Jaccard와 Cosine을 적절히 조합하여 유사도를 측정하여 유사한 것끼리 분류
  19. 19. 감사합니다. 방송국 : Afreecatv.com/goodvc 블로그 : goodvc78.postach.io

×