학부 (33) 썸네일형 리스트형 Dimensionality Reduction (기계 학습 리뷰 5) 기계 학습 수업 리뷰 (5) - Dimensionality Reduction 지난 시간에 Multivariate methods를 살펴보았다. 해당 글만 보아도 우리가 가지게 될 features의 수가 얼마나 많은지, 그리고 현재 우리에게 쏟아져 나오는 데이터의 수가 얼마나 많은지를 생각해본다면 고차원의 데이터들을 어떻게 활용할 지에 대한 방법이 반드시 필요하다는 생각이 들텐데, 오늘은 그 방법에 대해 이야기하고자 한다. 이 부분은 PCA, LDA와 같이 기계 학습의 기본 이론으로 많이 언급되는 내용들을 다루고 있기 때문에 잘 공부해둔다면 나중에 논문을 읽을 때나 공부를 할 때 더 도움이 되지 않을까,, 생각해본다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 우리가 차원을 축소해야 하는 이유는 여러가지가 존재.. 코딩 테스트 준비 (동빈나님의 이코테 강의 리뷰1) 어쩌다보니 인턴십을 준비하면서 코딩 테스트 일정이 잡히게 되었다. 나한테 주어진 시간은 3일밖에 없었기 때문에 어떻게 코딩 테스트를 준비할까하다가 티스토리에 글을 작성하면서 이코테 강의를 듣기로 했던 것이 기억이 나서, 적어도 알고리즘 유형이라도 알고 들어가자 ! 라는 마음으로 공부를 시작했다. 코딩 테스트의 결과는 이코테 강의 리뷰 마지막에 남기도록 하며, 3일동안 벼락치기 공부했던 것을 티스토리에 쓰려고 한다. 3일에 걸쳐서 했던 정도를 기록하도록 하겠다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 시간 복잡도 (개인적으로 정말 중요하다고 생각되는 부분 중에 하나인 것 같다.) 빅오 표기법 (Big-O Notation) : 가장 빠르게 증가하는 항만을 고려하는 방법 O(1) : 상수 시간 O(logN) .. Multivariate Methods (기계 학습 리뷰 4) 기계 학습 수업 리뷰 (4) - Multivariate methods 그동안 너무 바쁜 탓에, 제대로 된 리뷰를 올릴 시간이 없었지만 잠깐 시간을 내어 정리를 하고자 한다 ! 이전 발행글들을 보면서 해당 포스팅을 본다면 더 잘 이해가 될 것으로 보인다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 Multivariate Data란, input이 여러 개인 경우를 이야기한다. d : inputs, features, attributes라고도 하며 일반적으로 features라고 많이 부른다. N : instances, observations, examples라고 하며 일반적으로 instance로 많이 부른다. 쉽게 예시를 들자면, row는 customer1, customer2를 의미하며 columns들은 마트 물품.. Parametric methods (기계 학습 리뷰 3) 기계 학습 수업 리뷰 (3) - Parametric methods 2023.11.10 - [학부/기계 학습] - Bayesian Decision Theory (기계 학습 리뷰 2) 이전 글에서 다뤘던 Bayesian decision theory를 참고하며 이 포스팅을 읽는다면, 더 쉽게 이해할 수 있을 것이라 생각된다. 이번 시간에는 Parametric methods에 대해 다룰 예정이며, 이 방법은 우리가 어떤 것을 가정하고 추정을 하는 지 잘 생각해보면서 사용해야 한다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 parametric estimation이란? statistical inference를 통한 estimation이다. sample이 주어지면 이를 바탕으로 정보를 추출하고, 추출된 정보를 가지고 .. Bayesian Decision Theory (기계 학습 리뷰 2) 기계 학습 수업 리뷰 (2) - Bayesian Decision Theory 2023.11.08 - [학부/기계 학습] - Supervised Learning (기계 학습 리뷰 1) Supervised Learning (기계 학습 리뷰 1) 기계 학습 수업 리뷰 (1) - Supervised Learning 이번 학기에 2개월동안 수업을 들으면서 굉장히 많은 것을 배우고, 이 수업을 기점으로 논문에 대한 이해도도 올라가고 여지껏 부족하다고 생각했던 기 tjddms9376.tistory.com 지난 시간, supervised learning에 대해 다뤘다. 이번 시간에는, bayesian decision theory를 통해 어떤 방식으로 classification을 수행할 수 있는 지에 대해 간단하게 살펴.. Supervised Learning (기계 학습 리뷰 1) 기계 학습 수업 리뷰 (1) - Supervised Learning 이번 학기에 2개월동안 수업을 들으면서 굉장히 많은 것을 배우고, 이 수업을 기점으로 논문에 대한 이해도도 올라가고 여지껏 부족하다고 생각했던 기초를 다질 수 있는 계기가 되었기 때문에 추후, 내가 다시 기초를 되돌아 봐야 할 때 지금 이해했던 것들을 고스란히 기록하기 위해 이 글을 쓰게 되었다. 전반적인 기계 학습에 대한 포괄적인 내용들을 다뤄주셨으며, 해당 포스팅은 고려대학교 강재우 교수님의 기계학습 수업과 Introduction to Machine Learning by Ethem Alpaydin 책을 참고했다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 Supervised learning이란, example로부터 class를 학습하는 .. Least Square Generative Adversarial Networks (LS-GAN) 논문 리뷰 CV 프로젝트 (2) - 논문 리뷰 2023.10.30 - [학부/논문 리뷰] - Generative Adversarial Nets (GAN) 논문 리뷰 지난 포스팅 때 봤던 GAN 모델은 사실 지금까지 많은 변화를 거쳐 온 모델이다. 그 중, 정말 간단한 modification만으로도 좋은 성능을 얻을 수 있었던 LS-GAN에 대한 논문 리뷰를 하고자 한다. 이 또한 CV 프로젝트의 일부였으며, GAN 모델과 관련된 지식을 얻기 위한 리뷰이다. [논문 링크] https://arxiv.org/pdf/1611.04076.pdf HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 Abstract GANs을 이용한 unsupervised learning → 큰 성공 일반적인 GANs의 loss function = sigm.. Generative Adversarial Nets (GAN) 논문 리뷰 CV 프로젝트 (1) - 논문 리뷰 약 5개월의 장기 프로젝트로 CV분야의 DALL-E 모델을 선택했다. Generative model과 관련하여 최근에 굉장히 뜨고 있는 모델이며, 이들을 알기 위해서는 기본적인 CV의 generative model에 대한 지식이 필요할 것 같아서 논문 리뷰를 진행했다. [논문 링크] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf I. Goodfellow et al., "Generative adversarial nets," in Advances in neural information processing systems, 2014, pp. .. 이전 1 2 3 4 5 다음
