# optimization

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20210914 TIL

bundler는 연관된 파일들을 하나로 묶어주는 도구를 말한다.사용하는 이유는 여러가지 있겠지만, 일반적인 이유는 요청할 resource를 줄여줌으로서 network cost를 줄일 수 있다는 이점때문일 것이다.이에 반해, 성능 최적화를 위한 전략으로 code spli

4일 전
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Optimization

최적화가 무엇인지, 최적화의 기초에 대해서 공부한다. (with 데이터사이언스스쿨)

6일 전
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[개념정리] 6. Value Function Approximation

Value function Approximation

2021년 9월 6일
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보고되지 않은 감염자와 정부의 방역정책 순응도를 고려한 한국 내 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 확산 수리 모델링

Paper: 보고되지 않은 감염자와 정부의 방역정책 순응도를 고려한 한국 내 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 확산 수리 모델링

2021년 9월 4일
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NetDormancy (네트워크 휴면 여부) 이해

NetDormancy는 네트워크 휴면 여부를 결정하며 설정에 따라 액터의 프로퍼티 리플리케이션 여부를 조절할 수 있다. 즉, 액터가 휴면(Dormant) 상태인 경우 프로퍼티 리플리케이션이 수행되지 않는다고 이해하면 된다.DORM_Never: 네트워크를 절대 휴면상태로

2021년 8월 24일
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[논문리뷰+이론+아이디어]SIR모델에 대한 고찰과, 수학적 이론

참고 논문 : A Modified SIR Model for the COVID-19 Contagion in Italy 본 글은 메모용으로 작성하였기에 참고하기에 적절하지 않을 수 있습니다. 원 글 작성일 : 2020-08-23

2021년 8월 19일
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[논문리뷰+아이디어] A mathematical model of the COVID-19 pandemic dynamics with dependent variable infection rate Application to South Korea

본 글은 아이디어를 얻기 위한 메모 글로, 참고하기엔 좋지 않습니다. 전염병 확산 기술을 위한 수리적 모델에 관한 연구입니다.

2021년 8월 18일
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Logistic Regression with a Neural Network mindset

아래서 사용하게 될 "data.h5" 데이터셋은cat (y=1)과 non-cat (y=0)으로 레이블된 m_train 트레인셋cat (y=1)과 non-cat (y=0)으로 레이블된 m_test 테스트셋각각의 이미지는 (num_px, num_px, 3)의 shape을

2021년 8월 17일
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[이론실습]시뮬레이티드어닐링

원 글 작성일 : 2020-11-14

2021년 8월 16일
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[논문정리] Epidemic Spread Modeling을 위한 여러 연구들(메모)

원 글 작성일 : 2020-10-29. 본 글은 개인 연구용으로 마구잡이로 메모한 것이기에 참고하기엔 좋지 않습니다.

2021년 8월 15일
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Optimization

부캠 강사님께서 용어에 대해 확실히 알고 가라고 하셨다.어제(21.08.09) 선택과제 2번의 AAE에 대해서 알아보다가 기겁을 했다. 한 문장 안에서 모르는 단어를 세는 것보다, 아는 단어를 세는게 빨랐다. 분명 영어로 쓰여있는데 외계어 같았다... 인턴을 하면서,

2021년 8월 10일
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[정리] Uncertainty of Parameter Estimation

1만개의 Monte Carlo 시뮬레이션을, MLE estimate of parameter를 이용해 생성이 생성 된 dataset을 model과 다시 re-fitted해 parameter의 결합 표본 분포를 생성하고 95%의 신용도로 추정함.예측 된 mean epide

2021년 8월 2일
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1. 최적화 기초

머신러닝의 가장 간단한 모델은 선형회귀 식일 것이다. 선형회귀식은 최소제곱법을 이용하여 식을 데이터에 적합시킨다. 선형회귀식은 다르게 보면 행렬로 볼 수도 있는데, 이때는 $Ax = y$와 같은 형태가 되고, 이때 consistent한 방정식이라면 오차가 0이 되는 x

2021년 8월 2일
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검색 성능 최적화하기

검색 기능의 성능을 어떻게 높일 수 있을까?

2021년 7월 29일
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Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization (2018) / SWA 논문리뷰

한줄요약: 모델 앙상블 시 대상 모델의 prediction값들을 averaging 하지 말고 모델들의 weight를 averaging 하자. \[paper]AbstractIntroductionRelated WorkStochastic Weight AverageExperi

2021년 7월 25일
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Deep ML. Optimization

이번 포스팅에서는 이전 포스팅의 내용을 이어서 최적의 $W$를 찾는 Optimization에 대해 소개해보겠다. 비유를 통해 설명해보겠다. 아래처럼 산과 계곡을 걸어 내려가본다고 생각해보자.여기서 산과 계곡이 $W$이며, 인간이 있는 높이는 Loss이다. Loss는 $

2021년 7월 23일
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Introduction to Bayesian Statistics

이렇듯 ‘확률’에 대한 베이지안적 해석을 토대로 하는 베이지안 통계는 마르코프 체인 몬테 카를로, 근사적 베이지안 연산, 베이지안 회귀 등의 기법과 베이지안 딥러닝, 베이지안 메타러닝 등의 분야에 널리 쓰이고 있다.

2021년 7월 20일
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꼬리 호출 최적화 (tail call optimization)

꼬리 호출은 어떤 함수에서 다른 함수 호출 후 더이상 연산이 없는 경우를 말한다. 스택 프레임은 함수 내에서 사용 중인 변수와 함수 호출 후 돌아갈 주소 등이 저장된다. 꼬리 호출은 함수 반환 후 추가 연산이 없기때문에 호출자로 바로 반환되고, 스택 프레임을 필요로

2021년 6월 16일
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Tips for DeepLearning

Maximum Liklihood Estimation ( MLE ) : 최대가능도 추정이라고 하며, 실제 Observation을 가장 잘 설명하는 파라미터(theta)를 찾아내는 과정을 말함. 즉, 가장 잘 설명하는 파라미터 값을 의미. 예) 압정이 떨어졌을 때, 뒷면으

2021년 5월 10일
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