벤츠 E클래스, 美 인증 난항에 출시 연기

벤츠 E클래스, 美 인증 난항에 출시 연기 메르세데스 벤츠의 주력인 C클래스 디젤 모델이 미국에서 환경 인증을 받지 못해 출시를 연기하는 등 곤혹을 치르고 있다 메르세데스 벤츠에 따르면 1분기로 예정돼 있던 C클래스 디젤의 미국 출시가 1년 이상 연기 될 것이라고 말했다

벤츠 현지 법인 관계자도 “출시 연기는 피할 수 없는 상황”이라고 말했다 이런 상황은 폭스바겐 디젤 게이트 이후, 미국 당국의 규제와 인증 절차가 매우 까다롭게 진행되기 때문으로 알려졌다 이 때문에 벤츠 뿐만 아니라 BMW와 포르쉐 등도 디젤 모델의 미국 출시를 뒤로 미루고 있다 벤츠는 현재 판매되고 있는 GLE 300d와 함께 C클래스 300d, GLS 350d 등의 디젤 모델을 미국 시장에 투입해 볼륨을 늘려 나갈 계획이었지만 환경 인증이 늦어지면서 차질이 예상된다 벤츠는 그러나 지난 상반기 자사 크로스 오버의 차량 판매가 증가하고 있어 당분간 가솔린 모델을 중심으로 한 판매 전략을 가져 갈 예정이다

벤츠의 미국 디젤차 판매 점유율은 상반기 12%를 기록했다 한편, 벤츠는 국내에서도 E클래스 디젤의 환경 인증을 받지 못해 판매를 하지 못하고 있다 환경부에 따르면 지난 달 출시한 10세대 E클래스의 엔진과 연비 모두 인증을 받지 못했다 E클래스 디젤 모델인 E220d는 1000여대 이상 계약이 이뤄졌으나 인증이 완료되지 않아 고객 인도가 이뤄지지 않고 있다

2018 Mercedes S Class Coupe – NEW AMG S63 4Matic + SOUND FULL Review Interior Exterior

AMG 메뉴에는 G-force 및 Boost 지원 기능이 있습니다 ararcin 통제는 armrest의 뒤에 AMG amgmi와 AMG ambami에서 새롭고 쓰여진다 612 마력 및 900 nm 토크 그것은 3

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램 쓰기 그리고 운전석에서 나온이 거대한 AMG 저음 상단 다이얼 새로운 AMG 조타와 순항 통제는 지금 여기에 있고, 터치 부두를 가지고있다 왼쪽의 다이얼을 조정하고 오른쪽에 dounmming 명령을 설정하려면 탄소 64 가지 다채로운 조명이 있습니다 3 개의 다이얼에는이 클래식이 있습니다 이 스포츠 이것은 진보적이다 가장 좋아하는 영화 : 왼쪽과 오른쪽의 정보를 변경할 수 있습니다 가장 완벽한 야간 투시 일뿐만 아니라 Cor spot 경고 시스템은 거울 위에 있습니다

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동적 선택 모터 데이터 토크 및 설정 토크와 힘 차량 데이터 부처님 새로운 힘 동적 정보 부스트 표시기 모터, 서스펜션, 기어 박스 개별 조정 가능 AMG를위한 경주 모드를 가지고있다 지금 소리가 난다 트랙 페이스 메뉴 새로 만들기 드래그 yaris 모드가 있고 드라이브 프로필이 있습니다 발사 제어 시스템이있다 다음 아주 좋은 시스템을 가지고있다

지도 빨리 주 메뉴 Apple Carplay 및 Android 사용 차량 설정 읽기 판, 피로 경고, 핵심 포인트 경고, 갑작스러운 브레이크, 적응 속도 고정, 차선 추적, 조향 보조 앰비언스 조명을위한 64 색 및 개별 메뉴가 있습니다 밝기 조정 effekt 추가 안전 벨트 설정 멋지다 체계 다른 다이얼 3 고전적이고 진취적인 스포츠 진행 중 오른쪽에 터치 버튼을 설정하는 방법 두 화면에서 123 인치 와이드 스크린 및 AMG 성능 메뉴 부스트 그게 전부 야 그들은 모두 새롭고 멋있어 보인다

항해 높이 조절 이 기어 레버와 p는 옆에있는 대시 크롬 F1 기어 변속 및 음성 명령 적응 형 크루즈 컨트롤 및 속도 조절 수동 브레이크 및 자동 헤드 라이트 거울 좌석 등을 밝게 비추다 그것에는 더 희미한 ic 거울 및 유리제 천장 조정이 있고, 그레이비에는 응급 처치가있다 조명을 완전히 이끌고 가젯 섹션을 가지고 있습니다 알칸타라 천장 파일 AMG 로고가 마음에들 것입니다 당신은 오른쪽을 바꿀 수 있습니다 AMG 타이어 압력 왼쪽 보안 시스템에 야간 투시 카메라 만 누락되었습니다

에어 서스펜션을 가지고있다

“김부선 사건은 ‘미투’ 아니다” vs. “3류소설이라니”…공지영-정윤철 ‘김부선 공방’ – Korean News

"김부선 사건은 '미투' 아니다" vs "3류소설이라니"…공지영-정윤철 '김부선 공방' 영화 ‘말아톤’ ‘대립군’ 등을 만든 영화감독 정윤철(47·사진)씨와 작가 공지영씨가 ‘이재명·김부선 스캔들 의혹’을 놓고 공방을 벌이고 있다

공씨가 김부선을 지지하며 이재명 더불어민주당 경기지사 후보를 비판하는 입장을 잇달아 내놓자 정씨가 반박에 나선 것이다 정씨는 지난 10일 자신의 페이스북에 “공지영 작가의 참을 수 없는 존재의 가벼움에 혀를 차게 된다”고 했다 그는 “공씨가 (빌 클린턴 전 미국 대통령과 ‘부적절한 관계’였던) 모니카 르윈스키처럼 정액 묻은 옷이 없어서 그리 뭉개냐고까지 이재명을 연일 비난하는데 증거 없는 게 무죄의 근거는커녕 왜 욕먹을 짓인지도 모르겠다”며 “김부선 지원 사격에 르윈스키마저 소환하며 ‘미투’(MeToo·나도 당했다) 프레임에 엮으려는 건 번지수가 한참 어긋나는 과욕이 아닐 수 없다”고 했다 이는 공씨가 지난 9일 올린 페이스북 글을 비판한 것으로 보인다 공씨는 이재명·김부선 스캔들 논란에 대해 “르윈스키처럼 체액이 묻은 속옷이라도 챙겨두지 못한 김부선을, 증거가 없을 거라는 자신감으로 마음대로 짓밟으며 전 국민에게 뻔뻔스럽게 오리발을 내미는 그(이 후보)가 경악스러울 따름”이라고 적었다

정 감독은 또 “백악관 인턴과 대통령의 권력형 성관계와 중년 성인남녀의 로맨스인지 불륜인지가 어찌 동일선상이란 말인가”라며 “오락가락하는 김부선 말을 백퍼(100%) 사실로 인정해도, 간통죄도 폐지된 마당에(그 촌스런 법조차 현장을 덮쳐 직접 목격해야만 인정됐다) 함께 합의로 사귄 상대를 ‘쌩깠다’는 증명 안 된 의심이, 어찌 가부장제의 추악한 민낯을 드러내고 여성 인권 신장의 새 역사를 열어제낀 미투 운동과 발가락 하나라도 닮았단 말인가”라고 했다 이어 “이는 피해 여성들이 모든 존재를 걸고 범죄를 고발한 미투운동의 그 용기와 희생을 일개 불륜과 동일 선상에 놓으며 경계를 흩뜨리고 모욕하는 어리석은 비약이 아닐 수 없다”고 했다 그는 “공 작가가 도와줄 수 있는 유일한 일은 그녀를 미투 운동의 어설픈 제물로 섣불리 오용하거나, 주진우에게 띄엄띄엄 들은 얘기를 엮어 3류 소설을 쓰는 게 아니라 당장 그녀에게 정확한 팩트를 정리한 후, 김영환 따위의 경쟁 후보진영에게 흘리는 비생산적 언플(언론플레이)을 스톱(stop)하고, 대신 공정한 언론과 접촉하라고 설득하는 것이다 그것만이 정치의 광기에 휩쓸리지 않고 존엄성을 되찾는 길이라고 말이다”라고 했다 그는 “인격살인에 분노한다면서 3류 연예지 기자를 뺨치는, 또 다른 인격살인과 비약을 일삼는다면 그런 당신이야말로 여성인권운동의 적이자 미투의 방해자일 수 있다

열 사람의 범인을 놓쳐도 한 사람의 억울한 사람이 있어선 안된다는 법의 소중한 경구는 이런 진흙탕 카오스 속에선 더더욱 명심해야 할 덕목일 것”이라고 했다 그러자 공씨는 곧바로 “정 감독님, 다른 거 다 떠나서 예술하시는 영화감독이 ‘소설’이라는 장르를 그렇게 폄하하셔도 됩니까? 3류? 당신은 몇 류? 예술의 등급이 있어요? 누가 매깁니까”라고 반박했다 공씨는 앞서 지난 7일 자신의 페이스북에 ‘주진우(시사인) 기자에게 들었다’는 글을 올려 이재명·김부선 스캔들 논란을 뛰어들었다 그는 “이재명과 김부선 관계를 주진우 기자에게 물었고 ‘그것 때문에 골머리를 앓고 있다 겨우 막았다’는 얘기를 들었다”며 “얼핏 보고 들은 게 있어 ‘그럼 그게 사실이야?’ 하니까 주 기자가 ‘그러니까, 우리가 막고 있어’ 하고 대답했다”고 했다

그는 “솔직히 조금은 실망스러웠던 기분이 든 걸 기억한다 주진우 기자는 ‘그러니까 이재명 너무 기대하지 마’ 이런 뉘앙스였다”고 말했다 이후 공 작가는 자신의 소셜미디어를 통해 김부선을 지지하는 글을 잇달아 올리고 있다

이현주 감독, 은퇴 선언…”죄송하다”

이현주 감독, 은퇴 선언…"죄송하다" 조재영 기자 = 영화계 여성 동료에게 성범죄를 저질러 유죄판결을 받은 이현주(37) 감독이 영화계 은퇴를 선언했다 이 감독은 8일 입장문을 내고 그 날의 일을 전하는 데 급급한 나머지 피해자와 피해자의 남자친구가 느꼈을 고통을 간과했다면서 이유를 막론하고 저희 행동들은 너무도 커다란 상처를 줬음을 인정하고 반성한다고 밝혔다

이 감독은 이어 연애담을 아껴주시고 응원해주신 영화인들과 관객분들, 이 영화와 함께한 모든 분에게 큰 충격과 상처를 드려 죄송하다고 사과했다 이 감독은 제게 영화는 삶의 전부였고, 지금까지 그것을 위해 살아왔다면서 하지만 이 일에 대한 책임을 지고, 더는 영화 일을 하지 않겠다고 밝혔다 이 감독은 2015년 영화아카데미 동기인 여성 A씨를 상대로 성범죄를 저지른 혐의(준유사강간)로 기소돼 지난해 12월 대법원에서 징역 2년에 집행유예 3년, 성폭력 교육 40시간 이수 명령을 확정받았다 이 감독의 성범죄 사실은 피해여성 A씨가 최근 미투 캠페인에 동참하는 글이라는 제목으로 SNS에 폭로하면서 세간에 알려졌다 이에 한국영화감독조합은 이 감독의 제명을 의결했고, 여성영화인모임도 지난해 이 감독의 감독상(영화 연애담) 수상을 취소했다

이에 이 감독은 지난 6일 실명으로 입장문을 내고 자신이 동성애자임을 커밍아웃한 뒤 합의로 이뤄진 성관계라며 억울함을 호소한 바 있다 이 감독과 A씨가 함께 수학한 영화진흥위원회 산하 한국영화아카데미(KAFA)는 현재 해당 사건 진상조사팀을 꾸려 조사에 착수했다 영진위 관계자는 조사 결과에 따라 관련자들에게 책임을 묻을 방침이라며 재발방지 대책과 대응 매뉴얼도 마련할 계획이라고 말했다

뜨거운 사이다 이영진 김기덕 감독 뫼비우스 여배우 논란 발언 무엇? 김기덕 감독 영화 ‘섬’, ‘나쁜 남자’의 배우 서원 과거 인터뷰 화제 이유는?

뜨거운 사이다 이영진 김기덕 감독 뫼비우스 여배우 논란 발언 무엇? 김기덕 감독 영화 '섬', '나쁜 남자'의 배우 서원 과거 인터뷰 화제 이유는? 김기덕 감독의 영화 뫼비우스 촬영 논란이 거세지고 있습니다 이번에는 온스타일 뜨거운 사이다에서 모델이자 배우인 이영진이 자신의 겪은 촬영 장면 에피소드를 공개하면서 김기덕 감독의 행동이 영화계에서의 관행이자 폭력으로 굳어진 것이라는 발언때문인데요

뜨거운 사이다에서 자신의 경험담을 포함, 김기덕 감독 관련 사이다 발언으로 화제가 되고 있는 모델이자 배우 이영진이 누구인지, 한편 이번 뫼비우스 논란과 더불어, 지난 2000년 경 김기덕 감독과 두 편의 영화 섬과 나쁜 남자를 찍었던 여배우 서원의 과거 발언이 덩달아 화제가 되고 있는 상황은 또 무엇인지 등등을 자세히 알아보겠습니다  1  김기덕 감독 영화 뫼비우스 여배우 폭행 및 베드신 강요 논란 무엇? 우선 요 며칠 계속해서 큰 화제가 되고 있는 김기덕 감독 영화 뫼비우스 여배우 폭행 및 촬영 강요 논란 무엇인지부터 간단하게 정리하고 들어가겠습니다 최근 김기덕 감독의 2013년 작 영화 뫼비우스에 출연했다가, 촬영장에서 김기덕 감독으로부터 감정이입이 필요하다며 두어 차례에 걸쳐 뺨을 얻어맞는 폭행을 당했고, 이어 사전 합의도 없는 장면의 촬영을 강요당했다가 불응하자 영화에서 하차하게 되었다며 한 여배우가 김기덕 감독을 고소한 일이 있었습니다 해당 여배우는 당시 영화 뫼비우스에서 어머니 역을 맡았던 배우인데, 해당 여배우의 하차로 뫼비우스는 개봉 당시 배우 이은우가 어머니 역과 또 다른 여자 1인 2역을 맡는 것으로 각본과 배우가 변경되어 촬영 개봉을 한 바 있습니다

 2  김기덕 감독 뫼비우스 여배우 폭행 논란 모델 겸 배우 이영진 경험담 무엇? 김기덕 감독의 영화 뫼비우스 촬영 논란이 거세지자, 지난 2017년 8월 8일 김기덕 감독 사건 공동대책위원회는 영화 뫼비우스에 출연했다 김기덕 감독으로부터 폭력과 촬영 강요를 받고 하차한 여배우의 기자회견이 열리게 됩니다 물론 이 자리에는 일명 뫼비우스 여배우로 통하는 해당 여배우는 모습을 드러내지 않았지만, 공동대책위는 영화 촬영 현장에서 감독에 의해 자행되고 있는 폭행, 강요, 등의 행동이 야기하는 영화인들의 인권침해의 문제 해결을 위한 대책 마련을 촉구하며 거센 항의를 했습니다 이에 2017년 8월 10일 대한민국의 사회, 문화, 연예, 정치, 예술 분야 중 최신의 핫한 이슈를 선정, 주관 있는 여성 6인이 사이다처럼 속 시원하게 이슈를 검증해보는 코너인 tvN 뜨거운 사이다에서 모델이자 배우 이영진이 자신 역시 영화를 찍는 경험담을 말하게 됩니다 이영진은 모델라인 47기 출신의 패션모델로, 여고괴담 두번째 이야기, 아프리카, 거울 속으로, 요가학원 등의 영화에 출연했으며, 김구라와 함께 복만대 감독의 떡국열차 영화를 함께 찍은 것으로도 유명하고, 스마일 어게인, 코마, 특수수사일지 등의 드라마에 출연한 배우입니다

이영진은 이날 뜨거운 사이다 방송에서, 자신도 과거 영화 촬영 당시 감독이 옥상으로 불러서 딸같은 배우이긴 하지만, 자신도 고등학교 다니는 아들이 있다며, 아들한테 창피한 작품을 만들고 싶지 않다며 예술성있는 작품을 위해 완전한 노출을 요구했다는 증언을 공개하며, 김기덕 감독과 같은 일이 영화계에서는 관행처럼 굳어져서 어떻게 저항하기 힘든 구조라고 말했습니다  3  김기덕 감독 뫼비우스 여배우 폭행, 왜 이제서야 화제가 된 것일까? 우선 김기덕 감독의 영화 뫼비우스는 지난 2013년에 개봉한 영화로 개봉 이후 4년여의 시간이 흘렀는데, 근데 왜 이제서야 영화 뫼비우스 촬영 현장에서의 김기덕 감독의 여배우에 대한 폭행 및 사전 합의 없는 부분에 대한 촬영 강요가 화제가 된 것일까요? 그건 바로 당시 김기덕 감독으로부터 폭행과 촬영 강요를 당했던 여배우가 그 일을 고발했다가는 김기덕 감독의 명성으로 영화계에서 매장을 당하게 될까 두려워서 입을 굳게 다물었기 때문입니다 그러나 일명 뫼비우스 여배우는 오랜 시간 트라우마와 우울증에 시달렸고, 그 결과 배우 활동을 그만두더라도 진실을 고발하는 것이 옳은 결정임을 깨닫고, 2017년 1월 영화노조에서 운영하는 영화인 신문고를 통해 폭행 모든 사항을 알리게 된 것입니다

이후 영화인 신문고를 통해 공개된 사건은 이후 전국영화산업 노동조합에서 관련 사실을 확인하고, 해당 사건에 대한 증거와 스태프 증언 등을 확보하는 과정이 필요했고, 그 이유로 최초 신고 접수 이후 6개월 여 이상의 시간이 흐른 2017년 8월에 언론에 공개가 된 것이라고 합니다  4  전국영화산업노동조합 김기덕 감독 여배우 폭행 스태프 증언 확보했다? 이후 해당 사건이 영화인 신문고에 접수된 후 전국 영화산업 노동조합측은 자체 조사를 진행했는데, 그 과정에서 2013년 영화 뫼비우스 촬영 과정에서 김기덕 감독이 피고소인 여배우를 폭행했다는 증언을 확보했다고 합니다 그에 따라 만약 김기덕 감독의 폭행 및 강요 혐의가 검찰 조사에서 사실로 확인될 경우, 법적 처벌 뿐만 아니라 영화계에서 각종 불이익을 받게 되는데요 만약 이번 사건의 경우 최종적으로 사실 확인이 되면 영화진흥위원회의 각종 지원이 제한되고, 나아가서 배급사에 요청을 해서 문제를 일으킨 영화인과 관련된 영화를 상영하지 못 하게 하는 것까지 가능하기 때문에 김기덕 감독에게는 최악의 상황이 올 수도 있을 것으로도 예상된다고 합니다

 5  김기덕 감독 영화 섬, 나쁜 남자의 여배우 서원 과거 인터뷰 화제 이유는? 한편, 이번 김기덕 감독의 영화 뫼비우스 촬영 현장에서의 여배우 폭행 및 촬영 강요 논란에 지난 2000년 경 김기덕 감독의 영화 섬과 나쁜 남자에 주연 여배우로 출연했던 배우 서원이 영화에 출연하면서 트라우마와 우울증에 시달렸다는 과거 발언이 다시 조명을 받고 있습니다 서원은 김기덕 감독의 영화 섬과 나쁜 남자의 주연 여배우였은데요 당시 서원이 나쁜 남자 개봉 당시 한겨레 신문사 영화 잡지 씨네21과의 인터뷰에서 밝힌 바에 따르면, 영화속 주인공인 선화로 있어야 하는 자신의 모습이 너무 끔찍했다며, 나쁜 남자 촬영 현장에서 자신은 거의 자폐나 다름없었으며, 말도 안 하고, 촬영이 없을 때도 거울을 들여다보면 정신이 나가 있는 것이 보였다며, 서원은 나쁜 남자 촬영을 하면서 영혼을 다쳤다고 말한 바 있습니다 

또한 나쁜 남자 영화가 개봉한 뒤에는 악몽과 트라우마에 시달렸다며, 당시 아무리 애를 써도 머리가 비워지지 않았다며, 2000년 영화 섬에서 다방 레지 역도 그랬지만, 2001년 영화 나쁜 남자에서 나쁜 남자에 의해 몰락하면서도 운명적 사랑을 느끼는 여자 선화는 평생의 악몽으로 남았다고 말하기도 했습니다 아마도 그 때 이후의 트라우마가 심했던지 배우 서원은 이후 2003년 KBS 드라마 고독에 조연으로 출연했지만, 그 때 이후로는 다른 연예계 활동이 없이 연기생활을 완전히 접은 것으로 전해지고 있습니다 한편 배우 서원은 서울예술대학 방송연예과 98학번으로 19993년 MBC 청소년 드라마 사춘기로 연기생활을 시작했는데[요 이후 김기덕 감독의 1998년작 영화 파란대문 오디션에서 최종 선발 단계까지 갔다가 탈락했지만, 그 때 서원을 눈여겨본 김기덕 감독이 2000년 섬에 캐스팅 영화 데뷔를 시켰으며, 이후 섬에 이어 2001년에도 연속으로 나쁜 남자의 주연으로 캐스팅 여주인공을 맡게 되었다고 합니다 본명은 박성희였는데 서원으로 바꿨다고 하네요

 

1 2 Overview of Machine Learning II

안녕하세요 이번 주 두 번째 동영상입니다

기계 학습 개요에 대한 논의를 계속할 것입니다 기계 학습은 우리가 해결하고자 하는 문제에 따라 더 분류 될 수 있습니다 X와 Y가 모두 주어졌을 때, 함수 f ()를 찾고 싶으면, 그것은 보통 지도학습(감독학습) 문제입니다 이 경우 사람들은 데이터에서 MSE를 최소화하는 함수 f를 찾으려고합니다 대부분의 예측 및 추론 문제는 지도학습입니다

관측된 Y에 의해 f ()가 발견되기 때문에 "지도 학습"이란 이름이 붙었다 Y가 알려지지 않았거나 숨겨져 있고 X 만 주어진 경우, 이 설정에서 f ()를 찾고 싶다면 자율 학습입니다 왜냐하면 f ()를 안내하는 Y가 없으므로 비지도 학습입니다 이 문제에서 우리는 X 사이의 관계를 설명하는 f ()를 찾습니다 클러스터링은 일반적인 자율 학습 문제입니다

예를 들어, X1 및 X2 변수가 있는 데이터 요소는 이러한 방식으로 분포되어 있습니다 얼마나 많은 그룹을 볼 수 있습니까? 클러스터링은 다른 클러스터로 샘플을 그룹화합니다 다른 클러스터링이 있습니다 이것은 클러스터링의 한 경우이며, 이것은 다른 클러스터링입니다 어느 것이 더 좋아 보이나요? 확실히,이 클러스터링은 대부분의 사람들에게 적합합니다

데이터를 클러스터링하는 좋은 방법과 나쁜 방법이 있습니다 좋은 함수 f ()를 찾는 좋은 방법을 찾는 것은 클러스터링 문제입니다 여기에는 주어진 Y가 없습니다 우리는 X 내에서 f ()를 찾습니다 f ()의 결과에 클러스터를 할당 할 수 있습니다

반지도 학습은 지도 학습과 자율 학습 사이의 것입니다 지도 클러스터링 또는 차원 감소 후의 예측이 그 예입니다 이 과정에서 우리는 이 반지도 학습을 깊이 다루지 않을 것입니다 기계 학습의 또 다른 주요 부분은 강화 학습입니다 강화 학습 설정에서 기계는 대개 해당 동작에 따라 보상을 받습니다

목표는 현재 상황에서 보상을 최대화하는 다음 조치를 찾는 것입니다 여기서 보상은 흔히 Y, 액션 및 환경은 입력 X입니다 그러나 X와 Y의 훈련 세트는 초기 상태에서 제공되지 않습니다 기계는 시행 착오로 보상을 받습니다 그것은 감독과 강화 학습의 차이입니다

이 과정 전반에 걸쳐 감독, 감독 및 보강 학습에 대해 주로 논의 할 것입니다 예측 문제에 대해 좀 더 논의 해 봅시다 논의가 끝나면 바이어스 – 분산 트레이드 오프라는 최종 결론에 도달하게 될 것입니다 예측 문제로 바이어스 – 분산 트레이드 오프를 설명 하겠지만, 그것은 자율 학습 및 보강 학습에 적용 할 수있는 일반적인 개념입니다 어쨌든, 예측 문제에 초점을 맞춥시다

데이터 세트가 주어졌을 때, 우리는 작은 MSE를 만드는 f ()를 추정하기를 원한다 주어진 데이터가 아닌, 아직 관찰하지 않은 다른 데이터 세트에 적용됩니다 이것이 핵심 포인트입니다 예를 들어, 우리는 2001 ~ 2005 년에 데이터를 사용하여 심장 마비의 예측 인자를 구축하고자 합니다 우리는 2006 ~ 2010년의 데이터에 대해 이 예측인자 성능을 테스트하려고 합니다

완전히 독립적인 데이터에서요 예측 인자의 성능을 독립적인 데이터 세트에서 테스트해야 하는 이유입니다 다시 말하지만, 예측 도구는 다른 데이터 세트를 보지 않고, 훈련 데이터 세트라고 불리는 주어진 데이터 세트로 구축됩니다 그 성능은 테스트 세트라고 불리는 다른 독립적인 데이터 세트에서 테스트되어야합니다 이것이 기본적인 예측 문제 설정입니다

관찰된 모든 샘플은 상상의 전체 인구의 무작위 샘플입니다 우리의 목표는 전체 표본에서의 f ()를 구하는 것입니다 오직 훈련 데이터 세트의 무작위 샘플을 사용합니다 그래서 우리가 f hat을 잘 추정한다면, 테스트 세트에서 잘 작동 할 것입니다 이 진짜 f를 참조하면 이 f hat은 테스트 세트에서 잘 작동해야 합니다

따라서 우리는 두 가지 MSE, 즉 훈련 세트에 MSE가 있고 테스트 세트에 MSE가 있다고 말할 수 있습니다 훈련 데이터 세트를 사용하여 f ()를 추정 할 때, 우리는 실제로 원하는 만큼 훈련 세트에서 MSE를 줄일 수 있습니다 보다 유연하거나 복잡한 모델을 사용해서요 분류할 문제를 고려해 봅시다 이 경우를 생각해 봅시다

어둡고 밝은 파란색 점을 분류하는 데 문제가 있습니다 X1과 X2의 2 차원 공간에서, 이 두 그룹은 이렇게 위치합니다 이 두 그룹의 표본을 분류하는 결정 경계를 찾기 위해, 결정 경계를 어떻게 그릴 수 있습니까? 직관적으로, 우리는 이 검은 색 선을 사용하고자 할 것입니다 두 그룹의 표본을 분리합니다 이 검은 색 선은 매우 매끄럽고 어둡고 밝은 파란색 점을 합리적으로 잘 구분합니다

물론, 경계를 만들 수 없는 일부 점들도 있지만, 그것들은 노이즈이거나 합리적인 오류라고 간주할 수 있습니다 당신이 훨씬 단순한 경계를 사용한다면 어떨까요? 너무 단순하고 유연하지 않습니다 너무 간단하기 때문에 데이터에 적합하지 않습니다 잘못 분류된 점이 많기 때문입니다 이 경우 우리는 모델이 언더 피트(under fit)됐다고 말합니다

대조적으로 시안 곡선과 같이 보다 복잡하고 유연한 모델을 사용할 수 있습니다 이 커브는 매우 울퉁불퉁하지만 두 그룹의 점을 실제로 완벽하게 구분합니다 좋은 분류일까요? 직관적으로, 당신은 그렇게 생각하지 않습니다 이것은 주어진 데이터에 너무 많이 맞추기 때문에 좋지 않습니다 새로운 무작위 데이터에는 좋지 않습니다

우리는 이 모형이 오버피팅(over fitting)됐다고 말합니다 따라서 결론은 모델이 충분히 유연하지 않으면, 그것은 데이터에 적합하지 않으며 훈련 및 테스트 세트 모두에서 큰 MSE를 갖습니다 이 그림의 x 축은 유연성이고 y 축은 MSE입니다 각 곡선은 training MSE와 test set MSE를 의미합니다 모델의 유연성이 충분하지 않으면 훈련 및 테스트 세트 모두에서 높은 MSE를 갖습니다

언더피팅 됐기 때문이죠 유연성을 높임으로써 교육 및 테스트 세트에서 MSE를 줄일 수 있습니다 그러나 특정 시점 이후에 테스트 MSE가 증가하기 시작하면서 훈련 MSE는 계속 증가합니다 매우 높은 유연성을 가진 모델의 경우, 모델에는 너무 작은 훈련 MSE가 있지만 큰 테스트 MSE가 있습니다 MSE와 유연성 사이의 관계는 일반적으로 바이어스 – 분산 트레이드 오프에 의해 생성된다

약간의 계산 후에, MSE는 f hat의 분산 + f hat의 편향 + 에러의 분산으로 표현 될 수있다 여기서, 오차의 분산는 줄이는 게 불가능한 오차이고, 분산 및 편향은 줄일 수 있는 오차이다 따라서 줄일 수 있는 오류는 편향 부분과 분산 부분으로 분리 될 수 있습니다 따라서 축소 가능한 오차는 유연성과 편향의 합입니다 바이어스와 분산이 실제로 무엇인지 확인해 봅시다

f hat의 분산은 f가 다른 훈련 세트에 의해 훈련 될 때 얼마나 달라질 수 있는지입니다 이상적으로, f hat이 참 f를 참조하기 때문에, f hat이 많이는 변하면 안됩니다 모델은 유연성이 뛰어나므로 다른 데이터로 다르게 교육하기 쉽기 때문에 분산이 높습니다 바이어스는 실제 문제를 근사하여 생기는 오류를 의미합니다 모델 f hat 과 f는 항상 다릅니다

그럼, 얼마나 다른가요? 실제 세계는 복잡하기 때문에 단순하고 유연하지 않은 모델은 실제 데이터에 높은 편향을 주기 쉽습니다 이 경우에는 높은 편향이 있다고합니다 이런 그림으로 설명 할 수 있습니다 모형의 분산이 적고 편향이 낮은 경우, 중심점이 참 f값이라고 생각해 봅시다 모형의 편차가 적고 편향이 낮은 경우, 다른 데이터 세트에 의해 훈련 될 때마다, 결과 모델 추정은 작은 분산으로 센터 주위를 찾을 것입니다

낮은 바이어스 및 높은 분산을 가질 때, 그들은 여전히 진정한 f를 중심으로 그러나 그들은 높은 분산을 가지고 있기 때문에, 다른 데이터 세트로 다르게 훈련하게됩니다 낮은 분산과 높은 분산을 가진 경우는 어떻게 할까요? 그들은 높은 편향을 가지고 있기 때문에, 그들은 진실 f (x)와 거리가 멀다 그러나 그들은 분산이 낮기 때문에 서로 가깝게 위치합니다 높은 분산과 높은 편차는 어떨까요? 그것은 다음과 같이 보입니다 요점은 편향과 분산 사이에 균형이 있다는 것입니다

모델의 유연성을 높이면 분산은 감소하지만 편차는 증가합니다 모델의 유연성을 감소 시키면 분산은 감소하지만 편향은 증가합니다 우리는 다른 것을 위해 다른 것을 희생해야 합니다 공짜 점심은 없습니다 우리가 총 MSE에서 u- 모양을 갖는 이유입니다

유연성을 잘 조절하여 최소 MSE 포인트를 찾는 것이 기계 학습의 기술입니다 이것을 예를 들어 보겠습니다 여기에서는 간단한 KNN 방법을 사용합니다 KNN은 비모수적 지도 학습 방법입니다 근처의 데이터 포인트에 따라 샘플의 클래스를 결정합니다

예를 들어 어둡거나 밝은 파란색의 두 클래스가 있습니다 우리가 점 X의 클래스를 결정하기를 원한다면, KNN 방법을 사용하면 이 지점의 예상 클래스는 이웃에 따라 다릅니다 예를 들어, K = 3이면 3 개의 가장 가까운 이웃을 나타냅니다 이 3 개 중에서, 우리는 2 개의 밝은 파란색 점을 가지고 있기 때문에, X를 밝은 파란색으로 결정합니다 우리가 K = 5를 사용할 때, 우리는 5 개의 가장 가까운 이웃을 보고, 그리고 5 개 중에, 우리는 3 개의 어두운 색과 2 개의 밝은 색을 가지고 있습니다

그래서 우리는 x를 진한 파란색으로 결정한다 어때요? 정말 쉽죠? 그러나 이것은 모수 분석이 아니기 때문에 강력합니다 KNN에서 유연성은 K에 의해 제어됩니다 낮은 K를 사용하면 모든 단일 지점을 따르므로 유연성이 뛰어납니다 K = 1 일 때, 결정 경계는 검은 선과 같으며 모든 각각의 데이터 점을 포착합니다

K가 높으면 많은 데이터 요소를 고려하고 한 모델은 다른 모델들과 유사합니다 따라서 K가 크면 유연성이 떨어집니다 K = 75 일 때 결정 경계는 직선과 같습니다 1 / K를 변경하면 훈련 및 테스트 데이터 세트에서 계산된 MSE를 볼 수 있습니다 1 / K에 따르면, K가 1 일 때, 유연성이 뛰어납니다

1 / K가 낮을 때, 유연성이 떨어집니다 유연성이 이렇게 증가합니다 1 / K의 값을 증가시킴으로써, 우리는 훈련 오류가 계속 내려 간다는 것을 볼 수 있습니다 그러나 검증 오류는 U 모양을 보여줍니다 이것은 바이어스 및 분산 트레이드 오프의 전형적인 예입니다

예측 문제로 바이어스 – 분산 트레이드 오프를 설명 하겠지만, 그것은 자율 학습 및 강화 학습에 적용 할 수있는 일반적인 개념입니다 이 과정은 세 부분으로 구성됩니다 첫 번째 부분은 지도 학습에 관한 것이며, 두 번째는 지도받지 않는 강화 학습을 위한 것입니다 세 번째 부분은 딥러닝에 관한 것입니다 딥러닝은 함수 f ()에 대한 모델 모음이며, 일반적으로 신경망을 기반으로합니다

요즘에는 딥러닝이 인기있기 때문에 별도의 세션을 준비합니다 이번 주 요약입니다 기계 학습은 데이터에서 불특정 규칙을 찾는 것입니다 수학적으로 Y = f (X)에서 함수 f를 찾습니다 예측은 X가 주어질 때 Y를 추측하는 것이며 추론은 Y에 대해 중요한 X를 선택하는 것입니다

일반적으로 낮은 모델 유연성은 높은 해석 가능성, 높은 바이어스 및 낮은 분산을 의미합니다 높은 모델 유연성은 낮은 해석 가능성, 낮은 바이어스 및 높은 분산을 의미합니다 이것이 바이어스 – 분산 트레이드 오프가있는 이유입니다 여러분은 이 과정 전체에 걸쳐 이 편향 – 분산 트레이드 오프를 보게 될 것입니다 여기 참고 자료입니다

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✪ 비디오스타 장항준 감독 아내 김은희 작가 김완선 백댄서 출신에서 국내 최고 드라마 작가 만든 비결은? ✪ KDH최신 뉴스

비디오스타 장항준 감독 아내 김은희 작가 김완선 백댄서 출신에서 국내 최고 드라마 작가 만든 비결은? MBC 에브리원 인기 예능 '비디오스타'에 영화 '기억의 밤'의 장항준 감독이 출연했는데요 정작 장항준 감독보다는 장항준 감독의 아내 김은희 작가에 대한 내용이 더 많았네요

  잘 알려졌다시피 장항준 감독의 아내 김은희 작가는 '싸인', '유령', '쓰리데이즈' 등의 화제작을 집필한 대한민국 최고 레벨급의 드라마 작가라고 할 수 있는데요 그런 김은희 작가가 과거 가수 김완선 백댄서 출신에서 대한민국 최고의 드라마가 작가가 되었던 사연 함께 알아볼게요  '기억의 밤'으로 14년 만에 3번째 영화 연출 장항준 감독 장항준 감독은 1969년 9월 17일 서울에서 태어났습니다

올해 나이 49세 닭띠인데요 2002년 영화 '라이터를 켜라'로 데뷔 이듬해 '불어라 봄바람'을 연출했지만 흥행 부진으로 후속작이 없었다가 최근 '기억의 밤'으로 무려 14년만에 세 번째 영화를 연출하게 되어 열홍보중이죠 서울예술전문대학 졸업 후 SBS 방송국 막내작가로 일하다 친구 장진 감독의 신춘문예 당선에 자극받아 영화계에 들어서서 각본을 쓰다 입봉을 하게 되는데요 데뷔작 '라이터를 켜라'는 조폭 코미디의 억지스러움이 없진 않지만 130만 관객을 동원하며 나름 성공한 작품이 됩니다 하지만 위에서도 얘기했듯 후속작인 '불어라 봄바람'의 흥행 실패로 드라마 작가로 전향해서 이러저러한 작품 후에 아내 김은희 작가와의 공동 집필로 대박을 치는데, 바로 공중파 시청률 1위까지 달성했던 드라마 '싸인'입니다

예능감도 좋아서 다수의 예능에 얼굴을 내밀었는데, 가장 대표적으로는 지난 2016년 무한도전 무한상사 액션 블록버스터에서 연출을 맡고, 아내 김은희 작가가 극본을 썼던 것과, 무한도전 달력모델 심사위원 등에서 모습을 보인 것이겠네요 싸인, 유령, 시그널 등 국내 최고 작가 중 한 명 김은희 작가 김은희 작가는 '싸인', '유령', '쓰리 데이즈'에서부터 가장 최근작인 '시그널'까지 한국 드라마에서는 좀체 보기 힘든 전문적인 분야의 소재를 가지고 스릴과 서스펜스가 넘치는 각본을 쓰는 작가로 알려졌습니다 2016년 무한도전 위기의 회사원에서 연출을 맡은 남편 장항성 감독을 도와 시나리오를 집필했으며, 현 국내 최고 드라마 작가인 김은숙 작가와 절친이라고도 하네요

(김은희 작가가 1972년생이고 김은숙 작가가 1973년생으로 김은희 작가가 1살 많은 나이에요) 김은희 작가 김완선 백댄서에 국내 최고 작가된 사연 장항준 감독과 김은희 작가는 장항준 감독이 예능작가 시절 3년 후배 부사수로 만난 것이 첫 인연이었다고 합니다 장항준 감독은 이른 나이에 아버지를 여의고 어머님과 함께 살던 김은희 작가의 어머니, 즉 장모님을 모시고 살았을 정도로 애처가라고 하는데요

그런 애처가 성격은 김은희 작가에 대한 전폭적인 지원으로도 연결이 되었다고 합니다 원래 김은희 작가는 과거 가수 김완선의 백댄서 출신이었는데, 글을 너무 쓰고 싶어 방송 작가가 되었다고 합니다  장항준 감독과 김은희 작가 부부는 살림이 넉넉치 못했던 작가 부부였던 신혼 초에도, 장항준 감독은 백댄서였다가 작가로 전향한 아내를 위해 김은희 작가가 카메라나, 수영 등 어떤 한 분야에 관심이 생기면 적극적으로 지워을 해주는 등 아낌없는 베품을 보였다고 합니다 그런 장항준 감독의 물심양면 지원 덕에 김은희 작가는 여러가지 배경 지식을 쌓아 작가로서 큰 성공을 거둘 수 있게되었다고 하는데요

그래서인지 '싸인'으로 김은희 작가가 대박을 치고나서 부터 승승장구하며 넉넉한 수입을 보장해주는 아내 덕에 이제는 사람들 만나면 술값을 꼭 내가 먼저 내는 수준이 될 정도로 살림살이가 폈다고 하네요

Machine Learning #3 – Simple Test Using Tree Decision

과학을 습득하기 위해서는 학습이 핵심입니다 특히 IT 분야에서 그러나 어떤 경우에는 독서만으로는 충분하지 않습니다

그러나 당신도 이해할 수 있도록 연습해야합니다 이 경우 우리는 기존의 기계 학습 플랫폼을 시도 할 것입니다 목표는이 기존 프레임 워크의 예를 통해 먼저 이해할 수 있다는 것입니다 이 비디오에서 우리는 scikit-learn을 시도 할 것입니다 설명의 링크는 이전 동영상에서 분류 한 데이터에 따르면 이미 4 가지 기능과 라벨이 있습니다

이 기능은 IP 주소, 요청 된 URL 주소, Useragent로 구성되며 코드에 응답합니다 이 데이터를 코드에 구현하면 그것은 이렇게 될 것입니다 피쳐 변수에는 로그에서 가져온 값이 있습니다 label 변수에있는 동안, 각 색인은 기능의 각 색인 배열로부터의 요청 상태를 나타냅니다 사용자가 요청한 것이 정상이면 기능에 OK 레이블이 지정됩니다

과 NOT OK 사용자가 요청한 내용이 의심스러운 경우 이 비트에 의해 계산 된 값은 숫자 형태이기 때문에 그래서 우리는 feature 배열의 각 값을 숫자로 바꾼다 배열의 IP 주소 키의 경우 값 0과 1 만 제공합니다 요청을 한 사용자의 IP가 차단 목록에없는 경우 0입니다 요청을 한 사용자의 IP가 블랙리스트에 포함되어있는 경우 이 경우 로컬 로그 만 분석하기 때문입니다 그래서 우리는 모든 IP 값이 0이라고 가정합니다

즉, 블랙리스트에 포함되지 않은 IP 그런 다음 요청 된 URL 주소 부분에 0과 1의 값만 제공합니다 * 울고있는 수탉의 소리 * 무슨 수탉? 요청 된 URL이 허용 목록에 포함되지 않은 경우 0 요청 된 링크가 허용 된 링크 인 경우 1 이 URL 허용 목록 작성 방법에 대한 설명은 이전 비디오에서 "처음부터 웹 크롤러 만들기"라는 제목으로 논의했습니다 링크는 설명에서 볼 수 있습니다 "useragent"키에서 코드를 수동으로 지정합니다 예를 들어 Firefox의 경우 1 번, Chrome의 경우 2 번, Opera의 경우 3 번, UserAgent의 경우 4 번입니다

마지막으로 핵심 "응답 코드" 값이 이미 숫자 형식이므로 값을 변경할 필요가 없습니다 데이터의 분류 및 단순화가 완료되면 다음으로 우리는 scikit-learn을 포함 할 것입니다 새로운 데이터를 훈련 시키는데 트리 의사 결정 메소드 사용 문서는 scikit-learn 웹 사이트에서 직접 읽을 수 있습니다 설명의 링크 이것이 우리가 사용하는 방법의 선언입니다 이것이 교육 과정입니다

그러면 사용자의 요청이 확인 또는 확인 우리는 예측을 사용한다 예를 들어 IP 주소는 허용 목록에 있습니다 URL도 허용 목록에 있습니다 Firefox 브라우저 사용 코드 200에 응답 이 일반 요청의 예 이제 우리는이 간단한 테스트를 실행합니다 우리는 OK 출력을 얻을 수 있었다

이제 우리는 useragent가 컬이므로 코드가 4입니다 (else) 요청 된 URL은 허용 목록에 없습니다 응답 코드 404 지금 달린다 NOT OK 마지막으로 OK와 NOT OK 조건을 결합하려고했습니다 IP는 여전히 허용 목록으로 요청 된 URL 허용 목록에 없습니다 Firefox 사용 코드 200에 응답 지금 달린다 정확한 결과를 위해 에 달려있다 훈련 된 데이터 그래서, 너희들은 어떻게 생각하니? 쉬운가요? ! @ ^ # $ @ #! 여전히 호기심이 많거나 기계 학습에 관해 공유하고 싶은 사람들을 위해 전보 그룹에 직접 가입하십시오 설명에서 링크를 사용할 수 있습니다

다음 비디오에서 뵙겠습니다 시아 오