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AI Researcher 가 되고 싶어요
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[ML] 비지도 학습 - (K-means, 가우시안 혼합 모델)

비지도 학습이란 알고 있는 출력값이나 정보 없이 학습 알고리즘을 가르쳐야 하는 모든 종류의 머신러닝을 의미학습 알고리즘은 입력 데이터만으로 데이터에서 지식을 추출할 수 있어야 함클러스터링(clustering)차원 압축(dimensionality reduction)이상

2022년 4월 28일
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[ML] What is 'Kernels'?

The kernel calculates the inner product of two vectors in a different space (preferably without explicitly representing the two vectors in the differe

2022년 4월 27일
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[최적화] Optimization problems

Optimization problems?최적화 문제(optimization problems)란 여러 개의 선택 가능한 후보 중에서 최적의 해(optimial value)를 찾는 것 또는 최적해의 근접한 값을 찾는 문제를 일컫습니다.머신러닝 분야에서는 이를 비용 함수(c

2022년 4월 27일
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[최적화] Convex optimization problem

Convex optimization problem: f(x)가 convex이고 feasible set이 convex이다.$<convex \\ function>$$<convex \\ set>$local minimum이 global minimum이다.

2022년 4월 27일
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[핸즈온머신러닝] 4장 모델 훈련

1장부터 3장까지는 머신러닝 모델과 훈련 알고리즘을 살펴보았습니다. 챕터 4는 모델이 어떻게 구현되고 작동되는지를 살펴보는 단원입니다. 모델이 어떻게 작동하는지를 알면 적절한 모델 선택 올바른 훈련 알고리즘 작업에 맞는 좋은 하이퍼 파라미터

2022년 4월 21일
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머신러닝 공부 중 - 추천 교재, 강의, 블로그

이번 게시글의 목적은 그냥 잠깐 포스팅을 쉬어갈 겸, 작성합니다.공부를 한 사람이라면 누구나 다 알 수도 있는 정보이겠지만, 그래도 누군가에게 도움이 된다면 좋겠네요.전 요즘 머신러닝을 공부 중입니다! 핸즈온 머신러닝 책으로 공부한지 한 달 정도 되었습니다. 해당 책은

2022년 4월 19일
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[ML ]지도학습(supervised learning) - 분류(classification)

지도학습의 분류를 살펴보려고 합니다.다룰 내용 목차는 아래와 같습니다!ClassificationMaximum likelihood estimationLogistic regressionCross entropy errorMultinomial logistic regressio

2022년 4월 10일
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머신러닝에 필요한 기초 수학 정리

저는 한빛미디어의 '파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서' 책을 바탕으로 내용을 직접 필기하여 정리하였습니다.내용의 출처는 모두 해당 책임을 밝히며, 책으로 보고 싶으신 분들은 'CHAPTER 4 머신러닝에 필요한 수학의 기본'을 참고하시면 됩니다.필기 자료를 사용하실

2022년 3월 28일
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[Linear Algebra] Orthogonal Vector and Subspace (직교 벡터와 부분공간)

Lecture 14 직교 벡터(Orthogonal Vector)와 부분 공간(Subspace)저는 위 블로그를 참고하여 그대로 정리하였습니다. Gilbert Strang 교수의 Linear Algebra 강의를 정리한 포스팅입니다. 굉장히 정리가 잘 되어 있어서 강추합

2022년 3월 25일
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[Linear Algebra] 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)

Lecture 21-(1) 고유값(eigenvalues)과 고유 벡터(eigenvectors)저는 위 블로그를 참고하여 그대로 정리하였습니다. Gilbert Strang 교수의 Linear Algebra 강의를 정리한 포스팅입니다. 굉장히 정리가 잘 되어 있어서 강추합

2022년 3월 23일
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[Linear Algebra] Linear independence, Span, Basis, Dimension

Lecture 7 Null Space 계산 알고리즘. Ax=0과 Pivot variable 그리고 Free variable 저는 위 블로그를 참고하여 그대로 정리하였습니다. Gilbert Strang 교수의 Linear Algebra 강의를 정리한 포스팅입니다.

2022년 3월 22일
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[Linear Algebra] Null Space, Pivot variable과 Free variable

Lecture 7 Null Space 계산 알고리즘. Ax=0과 Pivot variable 그리고 Free variable저는 위 블로그를 참고하여 그대로 정리하였습니다. Gilbert Strang 교수의 Linear Algebra 강의를 정리한 포스팅입니다. 굉장히

2022년 3월 20일
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선형회귀 (Linear Regression)와 성능 측정 지표

모델을 훈련 시킨다는 것은 모델이 훈련 세트에 가장 잘 맞도록 모델 파라미터를 설정하는 것이며 이를 위해 훈련 세트에 얼마나 잘 맞는지 측정해야 함회귀에서 가장 널리 사용되는 성능 측정 지표는 평균 제곱근 오차(RMSE)이다.즉, RMSE를 최소화하는 $\\theta$

2022년 3월 18일
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[DL] Weak supervision, Semi-supervised learning

💻 딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 강의 11강📄 Various Types of Supervision in Machine Learning📄 Weak Supervision (Part I)📄 Snorkel — A Weak Supervision SystemW

2022년 3월 12일
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[DL] Attention - Seq2Seq Models

📄 Attention - Seq2Seq Modelsseq2seq with Attention을 이해하기 위해 포스팅합니다. 위 reference를 바탕으로 내용을 이해하고 정리하였습니다.재생산되는 제 내용 중 오류가 있을 수 있습니다. 그럴 경우 댓글로 알려주시면 감사

2022년 3월 11일
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[DL] Sequence to Sequence model

📄 A Simple Introduction to Sequence to Sequence ModelsSeq to Seq를 공부하다가 Architecture에 대한 이해가 잘 되지 않아, 해당 포스팅을 찾았고 이를 바탕으로 공부하고 정리합니다.내용에 오류가 있는 경우 댓글

2022년 3월 11일
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[논문 리뷰] Deep Residual Learning for Image Recognition - ResNet

📄 PDF Download - Deep Residual Learning for Image Recognition📄 Review Posting📄 Review Posting 2"Deep Residual Learning for Image Recognition" (CVPR

2022년 3월 11일
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[논문 리뷰] Learning Deep Features for Discriminative Localization - Class Activation Map(CAM)

📄 PDF Download - Learning Deep Features for Discriminative Localization📄 Review Posting"Learning Deep Features for Discriminative Localization" (CVP

2022년 3월 11일
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VGG

1 VGG논문 - VERY DEEP CONVOLUTIONALNETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 2 VGG16 – Convolutional Network for Classification and Detection<1><

2022년 3월 10일
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[ML] Random Forest

💻 딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 강의 4-2🔗 랜덤 포레스트 - 위키백과이번에 정리할 개념 Random Forest는 앞서 포스팅한 Decsion Tree와 흐름이 이어집니다. Decision tree가 뭔지 모른다면 참고하시는 걸 추천드리고, 대충 개

2022년 3월 9일
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