TIL
1.Today I Learned(23/08/22)
NLP, 허깅페이스 다뤄보기
2.Today I Learned (23/08/23)
*이 글은 어떤 지식을 공유하기 위함이라기 보다는 내가 공부한 것을 내가 더 잘 기억하기 위해 정리/메모 정도의 용도로 쓴 글입니다. Summary 오늘은 트랜스포머 모델, 딥러닝 모델 전체 개괄에 대한 개념을 정리하는 시간을 가졌다. Learn RNN Transf
3.Today I Learned(23/08/24)
개념이해만으로 어텐션 모델을 공부했었는데 실제로 텐서 차원들 단위로 이해하는데 시간이 좀 걸렸다.실습에서 bert의 인코더를 Pretrained model로 가져와서 실제 다른 task에 fine tuning 했는데 fine-tuning 개념에 대해서 좀 더 생각해보게
4.Today I Learned(23/08/25)
오늘은 사둔 책들이 좀 있어서, 그것들을 빠르게 다 읽고 토치는 그래도 앞으로 계속 사용할 거라서 기본적인 구조들을 정리하는 작업도 하려고 한다. 데이터 분석가가 알아야할 모든 것(40페이지 ~ 300페이지)EDA, 다중공산성공분산 행렬언더스탠딩 "한국산 인공지능 네이
5.Today I Learned(23/08/28)
Summay Learn Machine learning Yearning (한글 번역 링크) PCA, 요인 분석 Read/Watch Early days of AI https://blog.eladgil.com/p/early-days-of-ai?ut
6.Today I Learned(23/08/29)
Diary Learn 데이터 분석가가 반드시 알아야할 것 마무리 관련 개념 정리(SGD와 행렬분해, 피어슨 유사도와 추천시스템, 시계열 분석, ARIMA) 코드잇 머신러닝 3분 딥러닝 RNN 실습 Details 행렬분해와 SGD : 추천 시스템에서 우리는 결국 유저
7.Today I Leanred(23/08/31)
Diary 오늘은 서류처리할 일이 많지 않아서 그렇게 공부를 많이하지는 못했지만 기본적으로, 트레이닝 데이터와 테스트 데이터에 대한 분산에 대해서 많이 생각해볼 수 있었다. 결국 우리의 목적은 궁극적으로 사용하려는 데이터의 성향을 반영한 모델을 만드는 것이기 때문에 항상 현재의 학습 데이터와 실제 데이터의 차이(분산적으로나, 데이터 수집적으로나)를 고민할 ...
8.Today I Learned(23/09/01)
Diary 생성형 AI로 가장 많은 비용 절감이 일어나는 곳이 게임, 컨텐츠라고 생각하고 앞으로도 가장 많이 사용될 곳이라고 생각하는 곳인데 NCSOFT에서 어떤 문제들을 고민하고 있는지 볼 수 있어서 좋다. 가끔씩은 단순 이론이나 이런 공부보다 실제 현업에서 어떻게 접근하고 있는지 이런 것들도 같이 보면 좋을 것 같다. Learn NCDP 2023 영상...
9.Today I Learned(23/09/02)
Diary 오늘은 텐서를 직접 다뤄보는 작업이랑, 논문을 직접 보면서 이해하는 작업을 좀 했다. 그동안은 책 속의 내용이나 블로그 중심으로 봤다면, 이제 좀 더 논문을 보고 실제 구현해보는 연습들을 조금씩 해보려고 한다. 이번 논문은 사실 코드랄게 없어서, 내용 이해와 개념 정리 정도만 했는데 다음부터는 좀 더 정리해보려고 한다. Learn Big Tra...
10.Today I Learned(23/09/03 ~ 23/09/04)
Diary 이제 공부하면서 조금씩 반복되는 개념들이 보이곤 하는데 그래도 아직은 뭔가 깊이가 부족한 느낌이 든다. 너무 다양한걸 공부하고 있나 싶기도 해서, 좀 하루에 공부하는 갯수를 좀 줄여봐도 좋을것 같다.하나만 진득하게 하는걸로. Learn JinCoding 실무형 NLP Course 6강: NLG (Natural Language Generation...