TIL[네이버부스트캠프]

사실 저도 이게 zsh에서 돌아가지 않은 것은 꽤 예전이었다. 당시에 anaconda를 깔고 iterm2에 jupyter notebook을 쳤는데 돌아온 거라고는,,,zsh:conda not found ^^ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ그런데 오늘 강의를 듣는 중에

오늘 내용 중 경사하강법에 대한 내용이 나왔다. 경사하강법은 워낙 머신러닝, 딥러닝 강의에서 자주 다뤄지는 내용이기 때문에 용어 자체는 익숙하지만 증명하기는 쉽지 않은 개념이다.그렇기에 내 식대로 이해하는 것을 정리하고자 velog TIL 소재로 선정했다.미분은 함수

머신러닝에는 확률론이 상당히 중요하다. 본인 역시 인턴 면접에서 확률과 통계에 대한 질문을 받았었다(ex, 기대값, 감마분포 등등) 확률론은 언뜻 보면 매우 쉬워보이지만 확률분포로 넘어가게 되면 그 부분에서 상당히 난해하고 어려웠다. 오늘 역시 공부를 하다가 확률

RNN 역시 최적화를 오차역전파를 통해 이루어진다. RNN의 오차역전파에 대해서 학습을 진행을 하던 중에 수식을 이해하고자 직접 Gradient를 구하기 위해 미분을 진행했는데 구글링을 통해 나타난 결과와 상이해 당황했었다.하지만 수식을 찬찬히 살펴보니 동일한 내용이었

지난 글에서 주어진 데이터 X와 결과값 Y가 있을 때, 회귀문제에 대한 조건부기대값 $Ey|x$을 추정하는 것이 결과적으로 $E||y = f(x)||\_2$를 최적화하는 함수(우리가 찾고자 하는 함수)와 일치한다고 했었다. 직관적으로도 바로 파악이 가능한 문제이지만 수

이번 내용은 본인이 pytorch에 대해서 생소하기도 하고 모듈 자체를 만들어서 하나의 프로그램 구조로 만드는 것에 저어어어엉말 안 익숙하기 때문에 힘들었다,,, 그래도 수업 두 번씩 들으니 그때서야 이해가 되더라ㅎㅎㅎㅎ,,, 배운 내용 중에 포스트로 올리면 좋을 만한

이번주차 강의에서 아마 가장 어려웠던 강의가 아니었나 싶다.. 작년 즈음에 머신러닝 이론에 대한 공부를 하던 중에 감마분포를 접하게 되었는데 검은 것은 글씨요 흰 것은 웹페이지 배경이니라...를 느껴버렸...다... ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 그래서 오늘은 가장 기초인 모수와 최

혹시나 했지만 역시나,, m1 맥북의 환경변수 설정은 항상 험난하기만 하다.네이버 부스트캠프에서 GPU를 제공하는 서버에 vscode를 사용해 ssh로 접근하려고 했으나 잘 되지 않았다.혹시 본인과 비슷한 경험을 하신 분들에게 약간의 도움이 되었으면 해서 글을 남겼다.

월요일부터 진행된 네이버 부스트캠프의 competition. 주제는 한 사람 당 7개씩의 사진(마스크를 제대로 쓴 사진 5개, 잘못쓴 사진 1개, 안 쓴 사진 1개)으로 이루어진 2700명의 사진을 학습한 후, 마스크 여부(normal, mask, incorrect),