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ADAPT

세상을 바꿀 멋진 아이디어를 찾기 위해서는 우리가 왜 위험, 실패, 실험을 감수해야만 하는가?하나의 어떤 제품을 만드는데에도 전 세계적인 공급망과 전 세계의 여러 사람의 노력을 필요로 한다.여러 사람들의 어떠한 노력들이 알 수 없는 유기적인 관계를 갖게 되며 어떤 제품

2022년 2월 14일
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HydraNet

테슬라 AI Day에서 발표된 기술을 정리를 해나갑니다.우선 Deep Understanding Tesla FSD의 Part1인 HydraNet을 살펴보겠습니다.참고) https://saneryee-studio.medium.com/deep-understandin

2022년 1월 21일
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하버드 회복탄력성 수업

스트레스가 자신에게 찾아왔을 때 유연하게 대응하여 처리할 수 있게 그에 맞는 뇌의 상태를 만든다.누구나 회복탄력성을 가지고 있고 누구나 회복탄력성이 필요하다.부교감 신경 '코르티솔'의 역할에 대해 떠올려보자.우리는 스트레스를 받을 때 이 코르티솔이 나오게 되는데, 이로

2022년 1월 17일
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ResNet특징 몇가지

딥러닝에서 네트워크가 깊어질수록 성능이 올라가지만 학습이 어려워지는데, 이에 해결 방안으로 네트워크의 깊이를 늘리면서 안정적인 학습을 위해 ResNet이 탄생함.: 기존 신경망은 k번째 층과 (i+1)번째 층의 연결로 이루어져 있는데, ResNet은 (i+r)층의 연결

2022년 1월 15일
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람다표현식(lambda expression)

Intro 익명함수라고 불리는 람다함수는 람다표현식으로 함수를 더욱 간단하게 할 수 있다. 매개변수를 받아 다른 함수의 인수로 넣을 때 주로 사용한다. 사용법 이 것을 람다식으로 표현하면, 람다 표현식에 조건부 표현식 사용하기 lambda 매개변수들: 식1 if

2021년 12월 10일
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Deprecated Kotlin Android Extensions

오랜만에 안드로이드 스튜디오를 업데이트하고 여러 에러가 발생해서 하나하나 고치던 과정에 그 사이에 조금 변화가 있었는데 그 중 하나가 그 동안 사용해 온 Android Extension이 Android studio 4.1 이상에서 deprecate되면서 findView

2021년 11월 23일
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Kotlin standard library

표준라이브러리 사용하기 1. 조건 확인 함수 check, require check(), require()함수 모두 인자로 받은 표현식이 참이 아닌 경우 예외를 발생시킨다. fun check(value: Boolean) fun check(value: Boolean, l

2021년 11월 20일
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kotlin 문법

자바와 비교하면서 정리함.자바와 비슷하지만 public을 쓰지 않아도 아무것도 쓰지 않으면 public으로 간주한다. init블록을 사용한다.간결하게 이렇게도 가능하다.but 코틀린에서는 추가 생성자를 정의할 때는 주 생성자를 반드시 호출해야 한다.자바에서는 아무 값도

2021년 11월 18일
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CenterNet

Real-time Task를 요구하는 Object Detection문제를 요구하는 프로젝트를 진행할 때는 주로 YOLO를 사용했다. 하지만 해커톤 프로젝트를 진행하면서 좀 더 재밌고 좋은 Detector를 찾다가 CenterNet을 발견했다.CenterNet은 1-st

2021년 11월 2일
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R-CNN

Abstract R-CNN은 Region with Convolutional Neuron Network의 준말로, 영역을 설정하고 CNNs을 활용하여 Object Detection을 수행하는 신경망이다. 인풋이미지를 통해서 2000개의 후보영역을 추출한다. 생성된 후보

2021년 10월 25일
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Segmentation(CV)

Semantic segmentation은 각각의 양들의 객체 영역을 부분해내지는 않는다. 반면, Instance segmentation은 각 객체 영역을 픽셀 단위로 구분한다U-Net(시맨틱 세그멘테이션의 대표적 모델)설명: 입력으로 572x572 크기인 이미지가 들

2021년 10월 25일
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EfficientNet정리하기

Intro EfficientNet: CNN을 위한 모델 스케일링 CNN은 일반적으로 고정된 자원의 budget에서 개발되었고, 그리고 나서 더 많은 자원을 사용할 수 있다면 더 나은 정확도를 위해 확장한다. 더 나아가 우리는 새로운 베이스라인 네트워크 디자인과 이전C

2021년 9월 28일
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GAN과 확률분포

Intro GAN에서 다루고자 하는 모든 데이터는 측정할 때 마다 다른 값을 가지는 확률분포의 랜덤변수이다. 랜덤변수에 대한 확률분포를 안다는 이야기는 데이터에 대한 전부를 이해하고 있는 것과 같다. 다시말해, 확률분포를 알면 그 데이터의 예측 기댓값, 데이터의 분산

2021년 9월 12일
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트랜스포머와 인코더, 디코더

Transformer는 2017년에 구글이 발표한 논문인 "Attention is all you need"에서 나온 모델로 기존의 seq2seq의 구조는 인코더-디코더를 따르면서도, 어텐션만으로 구현한 모델이다.기존의 seq2seq 모델의 인코더-디코더 구조로 인해 인

2021년 9월 7일
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데이터 분석 로그 변환

데이터 분석에서 log로 변환하는 경우가 있는데 이유는 무엇일까?목적부터 얘기하자면 log로 변환하는 이유는 정규성을 높이고 분석에서 정확한 값을 얻기 위함이다. 또 다른 말로 log의 역할은 큰 수를 같은 비율의 작은 수로 바꿔 주는 것이다. 복잡한 계산을 심플하게

2021년 9월 5일
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Timeseries forecasting for weather prediction

Intro How to do timeseries forecasting using a LSTM model. Setup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf

2021년 9월 1일
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CNN Architectures

초반부 정리산업에서 잘 적용된 최초의 ConvNet논문 참조) ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks(그림에 224x224로 표현되어있는데 227x227이 맞다.)ImageNet Classifi

2021년 8월 30일
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MobileNet

MobileNet은 구글에서 2017년에 발표되었다.핵심은 Depthwise Separable Convolution이다.비교해볼 수 있는 것이 'Xception'인데, shortcut이 있고, 1x1->3x3 conv를 사용하는 것에 비해 'MobileNet'은 3x

2021년 8월 27일
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RNA 구조의 Geometric deep learning

RNA 분자는 실험적이거나 계산적인 예측을 결정하기 어려운 복잡한 3-dimension shape 안으로 fold한다. 이러한 구조를 이해하면 현재 치료할 수 없는 질병에 대한 약물의 발견에 도움이 될 수 있다.RNN 분자는 그 기능과 약물 발견에 있어 중요한 3차원

2021년 8월 27일
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Image Data augmentation

Ref) https://machinelearningmastery.com/train-neural-networks-with-noise-to-reduce-overfitting/

2021년 8월 27일
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