딥러닝
1.Semi-supervised Learning 1
Learning Method supervised 는 모든 데이터들이 label을 가지고 있음 semi-sipervised는 극히 일부의 데이터들만 label을 가지고 있음 unsupervised는 데이터들이 label이 아예 없을 때. (clustering도 이 un
2023년 12월 6일
2.Semi-supervised Learning 2
앞 게시글에서 semi-supervised learning의 컨셉과 사용되는 방법 몇가지에 대해 알아보았었다.semi-supervised learning의 Auxiliary Objective 함수를 1. Consistency Regularization 방법과 2. En
2023년 12월 7일
3.Self-supervised learning
self-supervised learning 이란 무엇일까.두가지 갈래로 이를 설명할 수 있다. constructing supervised learning tasks for unlabeled dataunlabeled data를 가지고 학습을 하는데 어떻게 supervi
2023년 12월 9일
4.Transfer Learning
ML에서 DL으로 변화하며, Feature Engineering에서 Architecture Engineering으로 ML을 하던 시절에는 결국에는 좋은 Feature를 찾는 것이 메인이었다.그게 어려워서 딥러닝으로 넘어왔는데, 딥러닝은 feature를 뽑는 과정까지
2023년 12월 11일