도비의 기술부채 인력소

✅7주차 회고 7주차에는 강의가 없었고 Level 1 대회인 Image Classification을 진행하였다 -7주차 아쉬운 점- 아직까지도 협업 툴을 적극적으로 활용하지 못하고 있는점 협업을 체계적으로 하지 못한 것 처음 목표했던 것과 다르게 성적에 집중하게 된것 팀원들 사이에서도 프로젝트의 격차가 벌어진것 -7주차 좋았던 점- 그럼에도 불구하고 다양한 실험을 직접해본 것 이유를 기반으로 가설을 만들고 추론하여 모델링을 진행한 것 팀원들의 의견을 자유롭게 공유하고 의견을 발전시켜 나간것 실험 내용을 기록해 둔 것 Public과 Private Score에서 1위를 차지 한 것 ✅8주차 목표 Week 8에서는 이러한 교훈을 기반 삼아 아래의 목표를 설정하려고 한다 실행 여부는 다음주 이 시간에 회고하면서..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 4 목차 Data Augmentation data augmentation? type of augmentation torch vision & albumentations Efficient Learning knowledg distillation semi-supervised learning self-training ✅ Intro 딥러닝을 학습하다 보면 항상 마주치는 문제, 고질적인 문제가 있다 바로 Data이다 Data가 문제라고 ?😢😢 처음 이 소리를 들으면 이해가 되지 않을 것이다 하지만 다르게 생각..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 아직 이해도가 많이 부족한 분야입니다🥲😢 따라서 오류가 있으니 발견시 지적 부탁드립니다 그리고 정보를 얻은 링크를 걸어 두었으니 자세한 내용이나 전문적인 견해를 얻고 싶으면 링크를 참조해주시길 바랍니다 ✅ Week 3 목차 What is Generative Model? 생성모델의 과정 Explicit density Exact density - Autoregressive generation Approximate density - VAE Implicit density GAN Diffusion Moels 🔥Refe..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 2 오늘은 특별히 수업 내용이 없습니다 이미 어제 도비는 모든 수업을 들었기 때문입니다 따라서 오늘 활동한 내용중에서 논문 리뷰의 핵심 내용을 정리하겠습니다 ✅논문리뷰 - Very Deep Convolution Networks for Large-Scale Image Recognition 논문 링크 : Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition In this work we investigate the effect of th..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 + ✅일주일 동안 글쓰는 내용이 많아져서 딱딱한 말투와 재미없는 글로 변화하고 있다고 생각했습니다 그래서 학습의 효율성을 올리고 누구나 봐도 이해하기 쉽운 글로 변화를 주고 싶어서 우리의 친구 집요정 도비 를 이번 글 부터 출연시키게 되었습니다 앞으로 함께할 도비와 그의 AI 학습 여정에 기대를 해주세요 :) 🎈도비의 프로필 - 출생 : ?년 6월 28일 - 종 : 집요정 - 키 : 약 91cm - 좋아하는 것 : 양말 - 경력 : - 말포이 가문 집요정 (? - 1993) - 호그와트 집요정 (1994 - ..

인공지능을 공부하다보면 수많은 모델들이 오늘 정리할 '베이즈 정리'에 기반을 두고 있다는 것을 확인 할 수 있다. 기초적인 조건부 확률을 통해서 모델을 구성하고 실제 세계에 이러한 모델들을 적용하고 있는 것이다 1. 조건부 확률? 고등학교 시절 확률과 통계를 배워본 학생이라면 '조건부 확률'은 한번쯤 들어보았을 것이다. A와 B라는 사건이 있다고 가정해보자 여기서 조건부 확률은 특정한 사건이 발생한 상황에서 또 다른 사건이 발생할 확률로B가 일어난 상황에서 A가 발생할 확률(조건부 확률 예시)이다 이를 수식으로 표현하면 아래와 같다 $P(A|B)$ 또한 이를 정리하면 아래와 같다 $P(A|B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)} $ 이를 활용하면 베이즈 정리를 할 수 있다 2. 베이즈 정리 ..