갈아먹는 머신러닝 시리즈 (36) 썸네일형 리스트형 🧠 갈아먹는 딥러닝 기초 딥러닝 기초 갈아먹는 딥러닝 기초 [1] Activation Function(활성화 함수) 종류 갈아먹는 딥러닝 기초 [2] weight initialization 📊 갈아먹는 통계학 통계학 기초 갈아먹는 통계 기초 [1] 확률 분포 정리 갈아먹는 통계 기초[2] 공분산과 피어슨 상관 계수 갈아먹는 통계 기초[3] 표본 추출 갈아먹는 통계 기초[4] 가설, 검정, p-value 👇 갈아먹는 추천 알고리즘 추천 알고리즘 갈아먹는 추천 알고리즘 [1] 추천 알고리즘의 종류 갈아먹는 추천 알고리즘 [2] Collaborative Filtering 갈아먹는 추천 알고리즘 [3] Matrix Factorization 갈아먹는 추천 알고리즘 [4] Alternating Least Squares 갈아먹는 추천 알고리즘 [5] ALS 구현하기 갈아먹는 추천 알고리즘[6] 추천 엔진 성능 지표 👁️ 갈아먹는 컴퓨터 비전 Image Classification 갈아먹는 Image Classification [1] Noisy Student 갈아먹는 Image Classification [2] Fixing the train-test resolution discrepancy 갈아먹는 Image Classification [3] MobilenetV1 Object Detection 갈아먹는 Object Detection [1] R-CNN 갈아먹는 Object Detection [2] Spatial Pyramid Pooling Network 갈아먹는 Object Detection [3] Fast R-CNN 갈아먹는 Object Detection [4] Faster R-CNN 갈아먹는 Object Detection [5] Yolo: Y.. GPT 변천사와 GPT 4 들어가며 https://openai.com/product/gpt-4 GPT-4 GPT-4 is more creative and collaborative than ever before. It can generate, edit, and iterate with users on creative and technical writing tasks, such as composing songs, writing screenplays, or learning a user’s writing style. openai.com 23년 3월 14일 GPT 4가 공개되었습니다. chatGPT가 세상을 씨게 한번 흔들어 놓은게 어제 같은데 openAI 참 일 잘하네요. GPT 4는 또 어떤 기능들로 세상을 놀라게 할 지 기대됩니다. 지.. 갈아먹는 검색엔진 [2] Binary Independence Model 지난 포스팅 갈아먹는 검색엔진 [1] 검색의 확률론(probabilistics information retrieval) 들어가며 이전 포스팅에서 검색 엔진의 랭킹이란 무엇인지, 그리고 이를 확률의 관점에서는 어떻게 접근할 수 있는지 알아보았습니다. 살짝 복습해보면 문서와 질의어가 주어졌을 때, 해당 문서가 질의어와 관련이 있을 확률은 다음과 같이 표기할 수 있었습니다. 그리고 위 확률이 높은 순서대로 정렬해서 결과를 리턴하는 것이 최선이다! 라는걸 PRP(Probability Ranking Principle)라고 불렀습니다. 이번 포스팅에서는 좀 더 구체적으로 이 PRP로부터 파생한 Binary Independence Model에 대해서 알아보겠습니다. 수학적인 유도 과정이 꽤 많은데, 그 과정이 꽤나 .. 갈아먹는 검색엔진 [1] 검색의 확률론(probabilistics information retrieval) 들어가며 우리가 하루도 거르지 않고 사용하는 IT 기술 중에는 어떤 것들이 있을까요? 메신저, SNS, 동영상 등도 떠오르지만 뭐니뭐니해도 검색을 빼놓을 수 없습니다. 조그마한 검색창을 통해서 우리는 웹 상의 방대한 문서들 중에 우리가 원하는 정보만 쏙쏙 골라서 얻을 수 있습니다. 그런데 이러한 검색이 어떻게 동작하는 걸까요? 큰 틀에서 검색 시스템을 구축하기 위해서는 다음과 같은 요소들과 대표적인 기술들은 아래와 같습니다. (1) 문서를 오지게 모아서 저장한다. (2) 원본 문서를 색인을 만들기 적합한 형태로 가공한다. (3) 색인을 만든다. (4) 사용자가 검색어를 입력하면, 검색어에 가장 알맞은 문서를 찾아서 보여준다. 문서의 수집이나 가공, 색인도 물론 흥미로운 주제들이지만, 이 포스팅에서 다뤄볼.. 갈아먹는 Object Detection [9] yolo v3 들어가며 이번 시간에 리뷰할 논문은 지난 시간에 이은 yolo v3입니다. yolo v3는 사실 논문이라기 보다는 저자의 표현에 따르면 tech report라고 합니다. 저자인 Redmon이 yolo 모델에 당시에 등장한 기법들을 적용하여 성능을 향상시킨 모델을 공개하며, 어떻게 구현했는 지를 정리한 보고서 같은 느낌입니다. 먼저 결과부터 보시죠. 피규에서부터 벌써 괴짜의 향기를 풀풀 풍깁니다 ㅎㅎ 해당 피규어는 당시 SOTA 모델이었던 Facebook의 Retinanet 논문에 기재된 피규어를 그대로 따와서 yolo v3의 지표를 추가한 것입니다. 심지어 yolo v3의 성능이 그래프의 축을 뚫고 나감으로써 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여줍니다. 그렇다면 yolo v3에서는 어떠한 변화들이 있었는지 .. 이전 1 2 3 4 5 다음
