Magical but Logical

GMM과 EM 알고리즘 강의 출처 : 가우시안 혼합 모델 (GMM) & E-M 알고리즘 강의 노트 : 공돌이의 수학정리노트 - GMM과 EM 알고리즘 GMM(Gaussian Mixture Model) : 가우시안 혼합 모델 EM(Expectation Maximiz... Read More

Hidden Markov Model 강의 출처 : [핵심 머신러닝] Hidden Markov Models - Part 1 (개념, Evaluation), [핵심 머신러닝] Hidden Markov Models - Part 2 (Decoding, Learning) 개요 순차 데이... Read More

[T아카데미] 디지털신호처리 이해 [1강] 디지털신호처리(DSP) 기초 Ⅰ 강의 출처 : [토크ON세미나] 디지털신호처리 이해 1강 - 디지털신호처리(DSP) 기초 I - Sampling, Quantization | T아카데미 Audio Task 스마트 스피커 덕분에 각광 받고 ... Read More

부스트캠프 12주차 업데이트 예정입니다! Read More

Week10 1. 정기 미팅 (10/17) 20:00~ 공지사항 멘티 보고서 첨삭 후 완료 보고서 제출 완료! 이번 주부터 앞으로도 조별토론보다는 1대1 발표 진행 예정! 경험 공유 github.com 에서 . 누르면 github.d... Read More

부스트캠프 11주차 [1강] MRC Intro & Python Basics 강의 목표 : 사용자의 질문에 답할 수 있는 Question Answering 모델을 밑바닥부터 개발 Introduction to MRC 기계 독해 (Machine Reading Comprehensio... Read More

Week9 1. 조별 미팅 (10/7) 20:00~ 목표 : 튜토리얼 미번역 현황 및 허브 미번역 현황을 확인하여 조별 번역 계획 세우기 회의 결과 : 허브에 비전 분야를 맡아서 2. 정기 미팅 (10/10) 20:00~ 공지사항 개별 활동 보고서 작성하기!(~10/1... Read More

Week6 📝 이번 주 목표 [Section 4] 쿠베플로우 머신러닝 파이프라인 (1) 쿠베플로우 소개 쿠베플로우 환경 구축 📚 강의 내용 정리 (1) 쿠베플로우 소개 쿠베플로우 개요 쿠베플로우(Kubeflow) = Kube + fl... Read More

부스트캠프 10주차 업데이트 예정입니다! Read More

Week8 1. 조별 미팅 (10/3) 19:30~ 목표 용어집 확장에 용례 포함 예정 각자 단어 1개 골라서 사용법 및 용례에 대한 의견내기 그 외 필요한 칼럼이 있을지 토론 토론 내용 번역을 할때 용어 뿐만 아니라 번역할 때 ... Read More

부스트캠프 9주차 [1강] 인공지능과 자연어 처리 인공지능의 탄생과 자연어 처리 ELIZA 챗봇 : 최초의 대화형(chitchat) 챗봇, 튜링 테스트를 적용할 수 있는 최초의 Human-Like AI 컴퓨터의 자연어 처리 Enc... Read More

Week7 1. 조별 미팅 (9/24) 20:00~ 목표 : 저번에 b, c조가 정리한 내용을 합쳐서 하나의 md 파일로 작성하기(세부 주제 위주로!) 기한 : 토요일까지(9/25) 제출 2. 정기 미팅 (9/26) 20:00~ 공지 용어집과 스타일가이드 분리... Read More

Week5 📝 이번 주 목표 [Section 3] 도커 & 쿠버네티스 기초 (1) 도커 소개 (2) 쿠버네티스 기초 📚 강의 내용 정리 (1) 도커 소개 도커 개요 특징 애플리케이션을 개발, 제공 및 실행하기 위한 개방형... Read More

부스트캠프 8주차 [1] 서비스 향 AI 모델 개발하기 - 이활석 (Upstage) 연구 관점에서의 AI 개발 : 정해진 데이터셋/평가 방식에서 더 좋은 모델을 찾는 일 서비스 관점에서 AI 개발 : 학습 데이터셋, 테스트 데이터셋, 테스트 방법도 없다. 주어지는 것은 서비스 요구 사항만 있... Read More

Week6 1. 허브 번역 PR 올리기 PR 등록 : Translate huggingface_pytorch-transformers.md #2 논의가 필요한 단어들 conversion -> 변환? configuration -> 설정값? 2. 정기... Read More

Week4 📝 이번 주 목표 도커 환경 구축 쿠버네티스 환경 구축 💻 환경 구축 과정 도커 환경 구축 Windows 10 Education을 사용하고 있는데, 공식 문서에서 설치한 후 바로 사용이 가능했다. 공식 문서 Install Docker Desktop on Window... Read More

부스트캠프 7주차 🤗 Huggingface Tutorial [1] Transformer models Transformers 특징 모든 Transformer 모델들은 language model 로 학습됨 transfer le... Read More

Week5 1. 중간 공유회 준비 (9/7) 21:30~ 리드멘티 선정 완료! 마스터즈 프로그램 시작! 중간 공유회 (Midterm Recap) 내용 : 중간 공유회 (Recap) 발표 5분 정도 분량 : 표지 1장, 내용 3장 발표 : 깃헙 pr, 오타 자동화, 용... Read More

Week3 📝 이번 주 목표 [Section 2] 코드 품질, 데이터 검증, 모델 분석 (1) 리서치 코드 품질 관리 (2) 데이터 검증 - Tensorflow Data Validation (3) 머신러닝 모델 분석 What if tool 📚 강의... Read More

부스트캠프 6주차 [1강] Introduction to NLP & Bag-of-Words NLP 분야 NLP(Natural language processing) (major conferences: ACL, EMNLP, NAACL) 종류 ... Read More

부스트캠프 데이터 시각화 강의 [1강] Introduction to Visualization (OT) 시각화 구성요소 : 목적, 독자, 데이터, 스토리, 방법, 디자인 목표 : 모범 사례를 통해 좋은 시각화를 만들어보자 데이터 시각화 ... Read More

Week4 1. 후원사 기념품 언박싱 (8/31) 후원사 : Microsoft, LINE, LG전자, SKT, Kakao, Lablup, GitHub, NexCloud 💌기념품 사진💌 2. 중간 보고서 제출 (~9/1까지) 공지 8월 7일 발대식 기준으로 시... Read More

Week2 📝 이번 주 목표 [Section 1] 머신러닝 프로젝트 실험관리 (1) 실험관리 - Weight and Biases (2) W&B Sweeps 📚 강의 내용 정리 (1) 실험관리 - Weight and Biases 실험관... Read More

부스트캠프 5주차 업데이트 예정입니다! Read More

Week3 1. 오타 및 잘못된 번역 개선하기 (~8/27까지) 방법 잘못된 번역 찾아서 올려주시면 됩니다. 방법은 아무거나 괜찮습니다. 워드로 불러서 문법 찾아서 되고, hunspell같은 스펠러 쓰셔도 되고, 혹은 직접 찾아낸 오타나 잘못된 부분 고치는 pr을 올려주세요. ... Read More

Week1 📝 이번 주 목표 [Section 0] 머신러닝 파이프라인 소개 (1) 머신러닝 파이프라인의 이해 (2) 머신러닝 파이프라인 단계 📚 강의 내용 정리 (1) 머신러닝 파이프라인의 이해 파이프라인의 필요성 파이프라인 : 잘 정의된 프로세... Read More

부스트캠프 4주차 [1강] Competition with AI Stages! Competition : 주어진 데이터를 이용해 원하는 결과를 만들기 위한 가장 좋은 방법 찾기 Competition Details 💡Problem Definition(문제 정의)💡 ... Read More

Week2 1. 허브 사이트 빌드하기 (8/15) PyTorchKR 다운받기 $ git clone https://github.com/9bow/PyTorchKR $ cd PyTorchKR $ git submodule sync $ git submodule update --init --recursive ... Read More

부스트캠프 3주차 [1강] Introduction to PyTorch 프레임워크를 공부하는 것이 곧 딥러닝을 공부하는 것이다. 종류 PyTorch(facebook) Define by Run (Dynamic Computation Graph) : ... Read More

Week1 1. 튜토리얼 사이트 빌드하기 (8/9) PyTorch 한국어 튜토리얼 기여하기 해당 문제가 논의/진행 중인지 파악 ✨이슈(issue)를 검색하거나 새로 남기기✨ 저장소 복제(fork)하기 [GitHub Docs] Fork a repo ... Read More

부스트캠프 2주차 [1강] 딥러닝 기본 용어 설명 딥러닝 중요 요소 : data, model, loss function, optimization algorithm 등 loss function : 이루고자 하는 것의 근사치 ... Read More

부스트캠프 1주차 [1강] 벡터 성분곱(Hadamard product) : 같은 모양을 가지는 벡터끼리의 곱 노름(norm) : 원점에서부터의 거리 $L_1$​-노름 : 각 성분의 변화량의 절대값을 모두 더함 예 : Robust 학습, Lass... Read More

CNN architectures 목차 목표 AlexNet (2012) VGGNet (2014) GoogLeNet (2014) ResNet (2015) ResNeXt (2017) SqueezeNet (2017... Read More

Convolutional Neural Networks 목차 목표 Convolution Layer Summary Pooling Layer Batch Normalization ... Read More

Backpropagation 목차 목표 Backprop with scalars Backprop with tensors Advanced topics Self-check 목표 $W^{(t+1)} =... Read More

Neural Networks 목차 목표 Traditional approach : Feature transform + linear classifier Fully-connected neural network Why Neural Network?... Read More

Optimization 목차 목표 Why Gradient is required instead of Random search? Gradient Descent Algorithm Stochastic Gradient Descent (SGD) ... Read More

선형 분류기 목차 1. 용어 2. Linear Classification 3. Linear Classifier를 해석하는 세 가지 관점 (1) Algebraic Viewpoint (2) Visual ... Read More

k-Nearest Neighbors (k-최근접 이웃) 목차 k-Nearest Neighbors (k-최근접 이웃) 일반적인 순서 k-NN 에서 $f$ 를 만드는 방법 (training 방법) Hyper... Read More

이미지 분류의 개요 목차 이미지 분류란? 1. 용어 2. 목표 3. 방법 1. 용어 Image Classification : 이미지가 주어졌을 때... Read More