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ViT: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
Reference: DSBA https://www.youtube.com/watch?v=0kgDve_vC1o&t=536s VIT 학습입니다. Inductive Bias training에서 보지 못한 데이터에 대해서도 적절한 귀납적 추론(개별 -> 보편)이 가능하도록
Triplet Loss
나비 종류 구분 찾는 도중 추천 받아 작성하였으며,비슷한 application 으론 얼굴인식, fine-grained classification, 유사 이미지 검색, 추천시스템 등이 있습니다.loss function 입니다.이미지 인식, 얼굴 인식, 객체 구별하는 작업
VIT 수정필요
Reference: DSBA https://www.youtube.com/watch?v=0kgDve_vC1o&t=536sVIT 학습입니다.training에서 보지 못한 데이터에 대해서도 적절한 귀납적 추론(개별 -> 보편)이 가능하도록 하기 위해 모델이 가지고
Transformer 리뷰
Transformer정리중Dot-Product(내적)MultiHeadEstimator$y = \\sum\_{i=1}^m \\alpha(x, x_i)y_i$Use given a kernel $K$ to get weights of labels according to loc
WASSUP 부트캠프 1주차
이번에는 WASSUP(EstSoft AI 개발자)에 대해 작성해 보려고합니다.한창 AI에 관심을 가지던 중 AI쪽으로 유명한 EstSoft에서 부트캠프를 진행한다고 하여 WASSUP 부트캠프를 참가하게 되었습니다. AI관련 여러 부트캠프와 차이점은 수학적 개념도 함께
WASSUP EST 웨비나
ESTsoft에서 진행하는 WASSUP AI모델 개발자 부트캠프 1기생을 뽑고 있다고 하여 신청하고 선발되었습니다.10/10일 오늘부터 진행이 예정 되었었지만, 현재 27일 시작으로 미루어져 아직 기회가 있을 것 같습니다.10/10일 2시부터 WASSUP EST 웨비나
대한민국 디지털 미래혁신대전 2023
잡 테크 커넥팅 데이즈에서에튜테크 기업의 비전, it/sw산업과 인재 전략, 디지털 헬스케어 글로벌 사례등 다양한 취업관련 컨퍼런스를 진행할 예정입니다.23년 9월 25(월)~26일(화)에 진행되며 코엑스 1층 A홀에서 진행됩니다.해당링크를 들어가시면 사전 예약을 할
CNN 학습(2)
CNN논문직접해석한 것이기 때문에 잘못된 해석이 포함되었을 수 있습니다.해당 논문은 2014년 부터 작업이 시작되었으며 인기많은 CNN논문이 되었습니다.모델 크기와 비용에 따른 품질 향상이 있지만 더욱 효율적인 모델을 만들기 위한 방법이 있고,ILSVRC 2012를 밴
CNN 학습
한 달전 공부하다 지인의 요청으로 잠시 다른 모델을 제작하느라 늦었습니다.전 논문은 GPT-2를 기반으로 NPL을 학습시킨 것이기 때문에 좀 더 본질 적인 논문을 가져왔으며,NPL보다 전에 학습하던 CNN을 기반으로한 가장 기본적인 논문을 가져와 봤습니다.CNN논문해당
EstSoft 오르미 3기 신청
이번시간에는 신청한 ESTsoft의 오르미에 대해 작성해보려고합니다.ESTfamily1\. 해당 교육은 오프라인이 아닌 온라인으로 교육합니다. 지역이 먼 경우 또는 활동이 여의치 않으신 분들에게 좋을 것 같습니다.2\. ESTsoft의 현직 개발자분이 멘토로 계셔 ES
Google for Developers(ML Bootcamp) 지원
구글 부트캠프 지원링크이번에 구글에서 부트캠프를 진행하는 거 같습니다.관심 있으신 분이 있으시다면 지원해 보시기 바랍니다. 저도 지원했는데 간단한 CS문제들과 본인의 정보를 입력하면 됩니다.이번 부트캠프는이 프로그램은 참가자들이 머신러닝 이론을 공부하는 것 뿐만 아니라
공부
이번시간은 NLP논문에대해 간단하게 알아보며 공부해보겠습니다. 해당글은 공부하면서 지속적인 수정을 할 생각입니다. 논문 찾아보기 언어 모델을 학습해보려고합니다. 그 중 번역모델을 선택했습니다. 선택한 계기는 영어 공부도 할겸 번역모델을 하면 좋을 것 같아 선택하게
CS
이번시간에는 코딩 공부 또는 데이터 AI에 관련하여 학습하다보면 나오는 단어들에 대해 학습해 보려고 합니다. 해당 단어들의 간단한 개념을 잡아보기 위해 작성하는 것이므로 더욱 자세한 내용은 추후 다시 작성하도록 하겠습니다.스키마는 데이터베이스에서 데이터 구조, 형식 및
머신러닝이란
이번시간에는 머신러닝의 유형중 지도학습과 비지도학습 대해서 배워 보도록하겠습니다.분류 : 양성/음성 등과 같이 단일 값을 예측하는 것회귀 : 분류와 비슷하고, 연속 값을 예측하는 것추천 시스템 : A를 구매시 패턴을 파악후 B를 제시하는 것군집화(클러스터링) : 여러
GDSC JOB FAIR 2023
원티드 GDSC23/07/15 1시30분부터 원티드에서 진행하는 GDSC JOB FAIR를 듣게 되었습니다.오프라인 기반 온라인으로 하이브리드 진행을 해주셔서 오전에 원티드에서 진행하는 수업을 듣고 온라인으로 나마 참여할 수 있게 되었습니다.GDSC(Google Dev
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스
이번 시간에는 데이터 관리 및 분석을 위한 주요 아키텍처에 대해 배워보도록하겠습니다.아키텍처란?아키텍처(Architecture)는 시스템이나 소프트웨어의 구조와 구성 요소, 상호 작용 방식, 설계 원칙 등을 설계하고 정의하는 개념입니다. 시스템 또는 소프트웨어의 기능,
ML과 DL의 차이
이번 시간에는 ML과 DL의 차이에 대해 배워보도록하겠습니다. 관계 알고리즘 > 그림출처: https://velog.io/@idnnbi/AI-ML-DL-%EC%B0%A8%EC%9D%B4 ML(Machine Learning,머신러닝) DL(Deep Learning,
메모리의 Heap과 Stack
이번 시간에는 메모리의 저장되는 영역인 Heap과 Stack에 대해서 배워보려고 합니다. 메모리 메모리란 컴퓨터 시스템에서 데이터를 저장하고 읽고 쓸 수 있는 장치를 뜻하며, 컴퓨터가 작업을 수행하는 동안 데이터를 일시적으로 저장하기 위해 사용됩니다. 메모리는 프로그