The recent paper out from Google… [18.06.22 레딧 1번째 글] (최근 구글 논문에서…) 알아봐요­

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The recent paper out from Google, “Scalable and accurate deeplearning withelectronic health records”, has an notable result in the supplement: regularized logistic regressionessionession essentially performs just as wellas Deep Nets. (최근의 연구보고서)는 “Scent paperfrecent paper letregletreglet rec+1개 이트가 레디쯔토을게 달구고 있는 것 같습니다. 통계를 내는 사람들은 대충 알고 있는 일이기도 하고, 많은 사람들이 이미 목청을 높이고 있는 딥러닝이 만능이 아니다라는 생각을 적나라하게 드러낸 글이라고 생각합니다. 실제로 Kaggle에서 열린 Toxic Comment Classification Challenge을 봐도 단순히 단어의 빈도와 로지스틱 회귀만이라도 정확도가 97%가 나오는 것을 알 수 있습니다. 다시 한번 딥러닝이 만능이 아니라고 느낍니다.+사람마다 생각이 다르지만 이미지나 장문의 NLP와 같은 특수영역을 제외하고는 분류문제에서 로지스틱 회귀만큼 성능을 잘 내는 알고리즘을 찾기 어렵다고 항상 생각하고 있습니다. 고드 로지스틱!기사:ht중 tps://www.nature.com/articles/s41746-018-0029-1

논문:나카 s://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41746-018-0029-1/MediaObjects/41746_2018_29_MOESM1_ESM.pdf