Sincerely, Research in AI๐ง
Featured
where post.featured == true
[PRML / ํจํด์ธ์๊ณผ ๋จธ์ ๋ฌ๋ / Chapter 1] ํจํด์ธ์ ๋ฐ ํ์ต ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ ์๊ฐ
๊ฐ์
[ADsP / ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ ๊ธฐํ] ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ ๊ธฐํ์ ์ดํด (๋ถ์ ๊ณผ์ ๋ฐ๊ตด, ๋ถ์ ํ๋ก์ ํธ ๊ด๋ฆฌ ๋ฐฉ์)
๋ถ์ ๊ณผ์ ๋ฐ๊ตด
[ADsP / ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ ๊ธฐํ] ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ ๊ธฐํ์ ์ดํด (๋ถ์ ๊ธฐํ์ ๋ฐฉํฅ์ฑ/๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก )
๋ถ์ ๊ธฐํ ๋ฐฉํฅ์ฑ ๋์ถ
[ADsP / ๋ฐ์ดํฐ์ ์ดํด] ๊ฐ์น ์ฐฝ์กฐ๋ฅผ ์ํ ๋ฐ์ดํฐ ์ฌ์ด์ธ์ค ๋ฐ ์ ๋ต ์ธ์ฌ์ดํธ
๋น ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ ๋ฐ ์ ๋ต ์ธ์ฌ์ดํธ
[ADsP / ๋ฐ์ดํฐ์ ์ดํด] ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ฏธ๋ (๋น ๋ฐ์ดํฐ์ ํ์ฉ/์๊ธฐ์์ธ ๋ฐ ํต์ ๋ฐฉ์/๋ฏธ๋์ ๋น ๋ฐ์ดํฐ ํ์ฉ 3์์)
๋น์ฆ๋์ค ๋ชจ๋ธ
[ADsP / ๋ฐ์ดํฐ์ ์ดํด] ๋ฐ์ดํฐ์ ๊ฐ์น (๋น ๋ฐ์ดํฐ์ ์ ์/ํน์ง/์ถํ ๋ฐฐ๊ฒฝ/๊ธฐ๋ฅ ๋ฐ ๋ณํ/๊ฐ์น)
๋น ๋ฐ์ดํฐ
[ADsP / ๋ฐ์ดํฐ์ ์ดํด] ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค์ ์ ์์ ํน์ง, ํ์ฉ
๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค
[ADsP / ๋ฐ์ดํฐ์ ์ดํด] ๋ฐ์ดํฐ์ ์ ๋ณด (๋ฐ์ดํฐ์ ์ ์/ํน์ง/์ ํ)
๋ฐ์ดํฐ
(Paper Review) Moshi: a speech-text foundation model for real-time dialogue
Introduction ๊ธฐ์กด Speech-Text Foundation Model์ ๋ ๋ฆฝ์ ์์๋ค์ ํ์ดํ๋ผ์ธ์ ์์กดํจ. ํ์ง๋ง ์ด๋ฌํ ๊ธฐ์กด ๋ฐฉ์์ ์ค์ ๋ํ๋ฅผ ๋ชจ๋ฐฉํ๊ธฐ์๋ ํ...
Audio Codec: Neural Audio Codec
0. Neural Audio Codec ๊ฐ์: vs. ์ ํต์ ์ค๋์ค ์ฝ๋ฑ ์ ํต์ ์ฝ๋ฑ(MP3, AAC ๋ฑ) ์ํ์ ๋ณํ(MDCT ๋ฑ) + ์ฌ๋ฆฌ์ํฅ ๋ชจ...
Audio Codec: ์ ํต์ ์์ถ๋ฐฉ์
1. ์์ถ์ด ํ์ํ ์ด์ ์๋ณธ ํํ์ 1์ด์ 44,100 x 16๋นํธ = 705,600๋นํธ โ ๋๋ต 88KB ์ฉ๋์ ๋ฐ์ดํฐ ์์ฑ 3๋ถ ๊ธธ์ด์ ๋ ธ๋๋ฅผ ๊ธฐ์ค์ผ๋ก ํ์ ๋...
์ค๋์ค ํํ์ ๋ฐ๋ผ๋ณด๋ ๊ด์ : ์๊ฐ ์์ญ vs ์ฃผํ์ ์์ญ / ํธ๋ฆฌ์ ๋ณํ
1. ์๊ฐ ์์ญ์ ์ค๋์ค ํํ ์๋ฆฌ๊ฐ ํํ์ผ๋ก ์๊ฐํ โ ์๊ฐ์ ๋ฐ๋ฅธ ์ํ ๊ฐ๋ค์ ๊ทธ๋ํ๋ก ํํํ์ฌ ์๋ฆฌ์ ์งํญ ๋ณํ๋ฅผ ๋ณด์ฌ์ฃผ๋ ๊ฒ ์์ ๊ฐ์ด ํํํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ์๋ฆฌ์...
์ค๋์ค ๋ฐ์ดํฐ(์๋ฆฌ)์ ๊ธฐ๋ณธ ๊ฐ๋ : ์ํ๋ง / ์ํ๋ง ์๋ / ์ฃผํ์ / ์ง๋ / ์งํญ / ๋นํธ๋์ค / ํํ
1. ์๋ฆฌ๊ฐ ๋์งํธ ์ ํธ๊ฐ ๋๋ ๊ณผ์ ์๋ฆฌ๋? ๊ณต๊ธฐ ์๋ ฅ์ ์ง๋ ์ฌ๋์ด ๋งํ๊ฑฐ๋ ์ ๊ธฐ๊ฐ ์ธ๋ฆฌ๋ฉด โ ๊ณต๊ธฐ๊ฐ ๋ฐ๋ฆฌ๊ณ ๋ฒ์ด์ง๋ฉฐ ํ๋ ํ์ฑ ๋ณธ์ง์ ์ผ๋ก ์ํ๋? โ ์ฐ์์ ...
[๋์์ฃผ์ธ์][Help me] ๋ก์ปฌ์์ IDE(VSCode, Cursor) ์ฌ์ฉ ์ Git
์์ผ๋ก ๊ณต๋ถํ ๋ ๋ฌธ์ ๊ฐ ์๊ฒผ๋ ์ ๋ค์ ํ๋์ฉ ๊ธฐ๋กํด ๋๊ฐ๋ณผ ์๊ฐ์ด๋ค. ๊ธฐ๋กํด๋๋ฉด, ์ถํ์ ๋๋ ๋์ผํ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ๋ฐ๋ณตํ์ง ์์ ์ ์์ ๊ฒ์ด๊ณ ์ด ๊ธ์ ํน์ ๋ณผ ์ง ๋ชจ๋ฅด๋ ๋ค๋ฅธ...
[CS/Computer Science][๋คํธ์ํฌ/ Network] ๋ฌผ๋ฆฌ ๊ณ์ธต๊ณผ ๋ฐ์ดํฐ ๋งํฌ ๊ณ์ธต
์ด๋ฒ ํฌ์คํ ๋ถํฐ, ๋คํธ์ํฌ ์ฐธ์กฐ๋ชจ๋ธ์ ๊ตฌ์ฑํ๋ ๊ฐ์ฅ ์ตํ์ ๊ณ์ธต๋ถํฐ ํ๋์ฉ ์์๋ณด๊ฒ ์ต๋๋ค. ๋จผ์ , ๊ฐ์ฅ ๊ทผ์์ ์ธ ์ง์ ์ธ ๋ฌผ๋ฆฌ ๊ณ์ธต๊ณผ ๋ฐ์ดํฐ ๋งํฌ ๊ณ์ธต์ ๊ดํ ๋ด์ฉ์ ๋๋ค. ๋ ...
[CS/Computer Science][๋คํธ์ํฌ/ Network] ๋คํธ์ํฌ์ ํฐ ๊ทธ๋ฆผ
1. ๋คํธ์ํฌ์ ๊ธฐ๋ณธ ๊ตฌ์กฐ ๋คํธ์ํฌ: ์ฌ๋ฌ ๋์ ์ฅ์น๊ฐ ๊ทธ๋ฌผ์ฒ๋ผ ์ฐ๊ฒฐ๋์ด ์ ๋ณด๋ฅผ ์ฃผ๊ณ ๋ฐ๋ ํต์ ๋ง ๋คํธ์ํฌ๋ ๊ทธ๋ํ์ ํํ๋ฅผ ๋ โ ๋ ธ๋์ ๊ฐ์ ์ผ๋ก ...
[CS/Computer Science][์ด์์ฒด์ / OS] ๊ฐ์๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ
1. ๊ฐ์ โCPU์ ํ๋ก์ธ์ค๊ฐ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ ๋ช ๋ฒ์ง์ ๋ฌด์์ด ์ ์ฅ๋์ด ์๋์ง ๋ชจ๋ ์๊ณ ์๋ค?โ โ ๊ทธ๋ ์ง ์์ ์์ ๋ง์ฒ๋ผ, ๋ชจ๋ ์ ๋ณด๋ฅผ ๋ค ์๊ณ ์๊ธฐ...
[CS/Computer Science][์ด์์ฒด์ / OS] ํ๋ก์ธ์ค์ ์ค๋ ๋
์ด๋ฒ ํฌ์คํธ์์๋ ํ๋ก์ธ์ค์ ์ค๋ ๋์ ๋ํด ์์ธํ ์์๋ณด๊ฒ ์ต๋๋ค.
[CS/Computer Science][์ด์์ฒด์ / OS] ์ด์์ฒด์ ์ ํฐ ๊ทธ๋ฆผ
์ด์์ฒด์ ๋ ๋งค์ฐ ๋ง์ ์ข ๋ฅ์ ๋ค์ํ ๊ธฐ๋ฅ์ด ์๋ ํน๋ณํ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ๋๋ค. ์ด์์ฒด์ ์๋ Windows, MacOS, Linux, Android, iOS ๋ฑ ๋ค์ํ ์ข ๋ฅ๊ฐ ์์ง๋ง,...
[CS/Computer Science][๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค / Database] ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค ์ค๊ณ(ER ๋ค์ด์ด๊ทธ๋จ, ์ ๊ทํ)
1. ER ๋ค์ด์ด๊ทธ๋จ(ERD) ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค๋ฅผ ๊ตฌ์ฑํ๋ ์์๋ค์ ๊ด๊ณ๋ฅผ ๋ํ๋ด๋ ๊ทธ๋ฆผ ์ฆ, ์ํฐํฐ ๊ด๊ณ๋ฅผ ํํํ๋ ๊ทธ๋ฆผ(ERD, Entity Relat...
[CS/Computer Science][๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค / Database] RDBMS์ ๊ธฐ๋ณธ
๋จผ์ , ๊ฐ์ฅ ๋๋ฆฌ ์ฌ์ฉ๋๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค ์ข ๋ฅ์ธ RDBMS(๊ด๊ณํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค)์ ๋ํด ์์๋ณด๊ณ , ์ด์ด์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค์ ๋ฌด๊ฒฐ์ฑ ์ ์ฝ์กฐ๊ฑด๊น์ง ์์๋ณด๋๋ก ํ๊ฒ ์ต๋๋ค. RDBMS๋ ...
[CS/Computer Science][๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค / Database] ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค์ ๊ธฐ๋ณธ
1. ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค์ DBMS ๋ฐ์ดํฐ ๋ฒ ์ด์ค๋? "์ํ๋ ๊ธฐ๋ฅ ๋์"์ ์ํด ๋ฐ๋์ ์ ์ฅํด์ผ ํ๋ ์ ๋ณด ์งํฉ ์ฌ์ ์ ์๋ฏธ : ์ฌ๋ฌ ์ฌ๋์ด ๊ณต์ ํด ์ฌ์ฉํ ...
[CS/Computer Science][์๋ฃ๊ตฌ์กฐ/Data Structure] ํธ๋ฆฌ
์ด์ด์, ์ด๋ฒ์๋ ํธ๋ฆฌ์ ๋ํด ์์๋ณด๊ฒ ์ต๋๋ค.
[CS/Computer Science][์๋ฃ๊ตฌ์กฐ/Data Structure] ํด์ ํ ์ด๋ธ
์ด์ด์, ์ด๋ฒ์๋ ํด์ ํ ์ด๋ธ์ ๋ํด ์์๋ณด๊ฒ ์ต๋๋ค.
[CS/Computer Science][์๋ฃ๊ตฌ์กฐ/Data Structure] ์คํ / ํ
์ด๋ฒ ํฌ์คํธ์์๋ ์ปดํจํฐ ์๋ฃ๊ตฌ์กฐ ์ค ์ค์ํ ํน์ฑ์ ์ง๋ ์คํ๊ณผ ํ์ ๋ํด ์์๋ณด๊ฒ ์ต๋๋ค.
[CS/Computer Science][์๋ฃ๊ตฌ์กฐ/Data Structure] ์ฐ๊ฒฐ ๋ฆฌ์คํธ
๊ฐ์ฅ ์์ฃผ์ฐ์ด๋ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ์๋ฃ ๊ตฌ์กฐ์ธ ๋ฐฐ์ด์ ์ด์ด์, ์ด๋ฒ ํฌ์คํธ์์๋ ์ฐ๊ฒฐ๋ฆฌ์คํธ์ ๋ํด ์์๋ณด๋๋ก ํ๊ฒ ์ต๋๋ค.
[CS/Computer Science][์๋ฃ๊ตฌ์กฐ/Data Structure] ๋ฐฐ์ด
์ง๋ ํฌ์คํ ์์๋ ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ์ ํ๋ฉด์ ํ๋จํ ์ ์๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ ์ฑ๋ฅ์ ์ฒ๋์ธ ์๊ฐ๋ณต์ก๋ ๋ฐ ๊ณต๊ฐ๋ณต์ก๋์ ๋ํ์ฌ ์์๋ณด์์ต๋๋ค. ์ด๋ฒ ํฌ์คํ ์์๋ 7๊ฐ์ง ํต์ฌ ์๋ฃ๊ตฌ์กฐ ์ค ํ๋...
[CS/Computer Science][์๋ฃ๊ตฌ์กฐ/Data Structure] ์๊ฐ๋ณต์ก๋ / ๊ณต๊ฐ๋ณต์ก๋
์๊ฐ๋ณต์ก๋ ๋ฐ ๊ณต๊ฐ๋ณต์ก๋๋ ์๋ฃ๊ตฌ์กฐ ๋ฐ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ํ๋จํ๋ ์ฒ๋์ด๋ค. ์ด ๋ ๊ฐ๋ ์ ์์๋ณด๊ธฐ์ ์์, ์๋ฃ๊ตฌ์กฐ์ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ๋ํด ๋จผ์ ๊ฐ๋ต์ ์ผ๋ก ์ง๊ณ ๋์ด๊ฐ ๋ณด์.
[Python/ํ์ด์ฌ][์์ ํ์] ๋ฐฑ์ค 2231๋ฒ - ๋ถํดํฉ
๋ฌธ์ ์ด๋ค ์์ฐ์ N์ด ์์ ๋, ๊ทธ ์์ฐ์ N์ ๋ถํดํฉ์ N๊ณผ N์ ์ด๋ฃจ๋ ๊ฐ ์๋ฆฌ์์ ํฉ์ ์๋ฏธํ๋ค. ์ด๋ค ์์ฐ์ M์ ๋ถํดํฉ์ด N์ธ ๊ฒฝ์ฐ, M์ N์ ์์ฑ์๋ผ ํ๋ค. ์...
[Python/ํ์ด์ฌ][์์ ํ์] ๋ฐฑ์ค 1018๋ฒ - ์ฒด์คํ ๋ค์ ์น ํ๊ธฐ
๋ฌธ์ ์ง๋ฏผ์ด๋ ์์ ์ ์ ํ์์ MN๊ฐ์ ๋จ์ ์ ์ฌ๊ฐํ์ผ๋ก ๋๋์ด์ ธ ์๋ MรN ํฌ๊ธฐ์ ๋ณด๋๋ฅผ ์ฐพ์๋ค. ์ด๋ค ์ ์ฌ๊ฐํ์ ๊ฒ์์์ผ๋ก ์น ํด์ ธ ์๊ณ , ๋๋จธ์ง๋ ํฐ์์ผ๋ก ์น ํด์ ธ ์๋ค....
[CS/Computer Science][๋ฐ์ดํฐ ํํ] ์ปดํจํฐ์ ๋ฐ์ดํฐ ํํ - ๋ฐ์ดํฐ ๋จ์ / ์ซ์ ๋ฐ์ดํฐ ํํ
์ง๋ ํฌ์คํธ์์๋, ์ปดํจํฐ๊ฐ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ดํดํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ ๋ฐ ๊ฐ๋ต์ ์ธ ์ปดํจํฐ ๊ตฌ์กฐ์ ๊ดํด ์ดํด๋ณด์์ต๋๋ค.
[CS/Computer Science][์ปดํจํฐ ๊ตฌ์กฐ] ์ปดํจํฐ ๊ตฌ์กฐ ๊ฐ์
Computer Science๋ฅผ ์ดํดํ๊ธฐ์ ์์, ์ปดํจํฐ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๋จผ์ ๊ฐ๋ต์ ์ผ๋ก ์ดํด๋ณด๋๋ก ํ๊ฒ ์ต๋๋ค.
[CS/Computer Science][์ปดํจํฐ ๊ตฌ์กฐ] ์ปดํจํฐ ๊ตฌ์กฐ ๊ฐ์
Computer Science๋ฅผ ์ดํดํ๊ธฐ์ ์์, ์ปดํจํฐ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๋จผ์ ๊ฐ๋ต์ ์ผ๋ก ์ดํด๋ณด๋๋ก ํ๊ฒ ์ต๋๋ค.
[Python/ํ์ด์ฌ][Greedy/๊ทธ๋ฆฌ๋] ๋ฐฑ์ค 1026๋ฒ - ๋ณด๋ฌผ
๋ฌธ์ ์๋ ์์ ์ ์ํ์ด ํญ์ ํฐ ๊ณจ์นซ๊ฑฐ๋ฆฌ์๋ ๋๋ผ๊ฐ ์์๋ค. ์ด ๋๋ผ์ ๊ตญ์ ๊น์ง๋ฏผ์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ๋ด๊ณ ํฐ ์๊ธ์ ๊ฑธ์๋ค.
[Python/ํ์ด์ฌ][Greedy/๊ทธ๋ฆฌ๋] ๋ฐฑ์ค 11399๋ฒ - ATM
๋ฌธ์ ์ธํ์ํ์๋ ATM์ด 1๋๋ฐ์ ์๋ค. ์ง๊ธ ์ด ATM์์ N๋ช ์ ์ฌ๋๋ค์ด ์ค์ ์์๋ค. ์ฌ๋์ 1๋ฒ๋ถํฐ N๋ฒ๊น์ง ๋ฒํธ๊ฐ ๋งค๊ฒจ์ ธ ์์ผ๋ฉฐ, i๋ฒย ์ฌ๋์ด ๋์ ์ธ์ถํ๋๋ฐ ๊ฑธ๋ฆฌ...
[Python/ํ์ด์ฌ][Greedy/๊ทธ๋ฆฌ๋] ๋ฐฑ์ค 2839๋ฒ - ์คํ ๋ฐฐ๋ฌ
๋ฌธ์ ์๊ทผ์ด๋ ์์ฆ ์คํ๊ณต์ฅ์์ ์คํ์ ๋ฐฐ๋ฌํ๊ณ ์๋ค. ์๊ทผ์ด๋ ์ง๊ธ ์ฌํ๊ฐ๊ฒ์ ์คํ์ ์ ํํ๊ฒ $N$ํฌ๋ก๊ทธ๋จ์ ๋ฐฐ๋ฌํด์ผ ํ๋ค. ์คํ๊ณต์ฅ์์ ๋ง๋๋ ์คํ์ ๋ด์ง์ ๋ด๊ฒจ์ ธ ์๋ค...
Whisper (Paper Review)
0. Whisper ๋ชจ๋ธ ๊ฐ์ 2022๋ OpenAI์์ ๊ณต๊ฐํ ASR(์๋ ์์ฑ ์ธ์) ๋ชจ๋ธ 68๋ง ์๊ฐ์ ๋๊ท๋ชจ ๋ค๊ตญ์ด ์์ฑ ๋ฐ์ดํฐ๋ก ํ์ต โ ๊ธฐ์กด ASR ๋ชจ๋ธ๋ค...
Audio Benchmark Dataset(SALMONN: Paper Review)
About. Audio Benchmark Dataset Audiocaps, Gigaspeech, WavCaps, Librispeech, Clotho
Multiple tasks(SALMONN: Paper Review)
Multiple tasks used in train SALMONN stage2
SALMONN(Paper Review)
SALMONN: Speech Audio Language Music Open Neural Network
[๋ชจ๋ธ ์ต์ ํ ๋ฐ ๊ฒฝ๋ํ / Quantization] Quantization
Quantization
[๋ชจ๋ธ ์ต์ ํ ๋ฐ ๊ฒฝ๋ํ / Knowledge Distillation] Feature-based KD, Imitation Learning, ๊ธฐํ KD ๊ธฐ๋ฒ
Feature-based KD
[๋ชจ๋ธ ์ต์ ํ ๋ฐ ๊ฒฝ๋ํ / Knowledge Distillation] Knowledge Distillation, Logit-based KD
Knowledge Distillation
[๋ชจ๋ธ ์ต์ ํ ๋ฐ ๊ฒฝ๋ํ / Pruning] Pruning ์ ์ฉ: CNN, BERT
Matrix Sparsity
[๋ชจ๋ธ ์ต์ ํ ๋ฐ ๊ฒฝ๋ํ / Pruning] ๋ชจ๋ธ ๊ฒฝ๋ํ์ Pruning
๋ชจ๋ธ ๊ฒฝ๋ํ
Zero-shot / One-shot / Few-shot Learning
0. N-shot Learning ์ค์ ํ์ค์์๋, ํ๋ณด ๊ฐ๋ฅํ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํด ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ ์ด๋ ค์์ด ์์ ๋ชจ๋ธ ํ์ต ์ ์ถฉ๋ถํ ์์ ๋ฐ์ดํฐ ๋ฐ ๋ผ๋ฒจ์...
[RecSys / Context ๊ธฐ๋ฐ ์ถ์ฒ์์คํ ] Context์ ๊ธฐ๋ฐํ ์ถ์ฒ์์คํ / FM(Factorization Machine)
[RecSys / ๋ฅ๋ฌ๋์ ํ์ฉํ ์ถ์ฒ์์คํ ] RNN์ ํ์ฉํ ์ถ์ฒ์์คํ ๋ชจ๋ธ (GRU4Rec)
GRU4Rec: ๊ฐ์ ๋ฐ ํต์ฌ ์์ด๋์ด
[RecSys / ๋ฅ๋ฌ๋์ ํ์ฉํ ์ถ์ฒ์์คํ ] GNN์ ํ์ฉํ ์ถ์ฒ์์คํ ๋ชจ๋ธ: NGCF, LightGCN
1. Graph Neural Network Graph Node(๊ผญ์ง์ )๋ค๊ณผ ๊ทธ๋ค์ ์๋ edge(๋ณ)๋ค์ ๋ชจ์ ๊ตฌ์ฑํ ์๋ฃ๊ตฌ์กฐ ํํ๋ฒ: ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก $G=(V, E)$...
[RecSys / ๋ฅ๋ฌ๋์ ํ์ฉํ ์ถ์ฒ์์คํ ] AutoEncoder๋ฅผ ํ์ฉํ ์ถ์ฒ์์คํ ๋ชจ๋ธ (AutoRec, CDAE)
AutoEncoder๋?
[RecSys / ๋ฅ๋ฌ๋์ ํ์ฉํ ์ถ์ฒ์์คํ ] DNN for YouTube Recommendation
๊ฐ์
[RecSys / ๋ฅ๋ฌ๋์ ํ์ฉํ ์ถ์ฒ์์คํ ] ๋ฅ๋ฌ๋์ ์ถ์ฒ์์คํ ์ ํ์ฉํ๋ ์ด์ / MLP๋ฅผ ํ์ฉํ ์ถ์ฒ์์คํ ๋ชจ๋ธ (NCF)
Recommender System with DL
[RecSys / Collaborative Filtering] CF ๊ฐ์ , Neighbor-based CF
Collaborative Filtering (CF)
[RecSys / RecSys ๊ธฐ์ด] ์ถ์ฒ์์คํ ๊ธฐ๋ณธ ๊ธฐ๋ฒ
์ฐ๊ด๋ถ์(Association Analysis)
[RecSys / RecSys ๊ธฐ์ด] ์ถ์ฒ์์คํ ๊ธฐ์ด
์ถ์ฒ์์คํ ์ด๋?
[ML ๊ฒฝ์ง๋ํ/๊ธฐ๋ฒ] Retrieval
1. Retrieval ๊ฐ์ ๋๊ท๋ชจ ๋ฐ์ดํฐ์์ ์ฌ์ฉ์์ ์ง์(Query)์ ๊ฐ์ฅ ์ ํฉํ ์ ๋ณด(๋ฌธ์, ๋ฌธ์ฅ, ์ด๋ฏธ์ง ๋ฑ)๋ฅผ ์ฐพ์๋ด๋ ๊ธฐ์ ๊ณ ์ฐจ์ ๋ฐ์ดํฐ...
[ML ๊ฒฝ์ง๋ํ/๊ธฐ๋ฒ] ์๋ฒ ๋ฉ (Embedding)
1. ์๋ฒ ๋ฉ์ด๋? ๊ตฌ์ฑํ๋ ๋ฐ์ดํฐ์ ์๋ฏธ ์๋ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ํ์ ํ๊ธฐ ์ํด, ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ ์ฐจ์ ๊ณต๊ฐ์ผ๋ก ๋ณํํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ ๊ฑฐ์ ๋ชจ๋ ์ข ๋ฅ์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๊ณต๊ฐ ์ ์ ์ผ...
[ML ๊ฒฝ์ง๋ํ/๊ธฐ๋ฒ] ๋ํ ํด๋ฌ์คํฐ๋ง ๊ธฐ๋ฒ: GMM
0. GMM ๊ฐ์ ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ ์๋ก ๋ค๋ฅธ ๊ฐ์ฐ์์ ๋ถํฌ์์ ์๋ค๊ณ ๊ฐ์ ๊ฐ ๋ถํฌ์ ํ๊ท , ๊ณต๋ถ์ฐ, ํผํฉ๊ณ์ ์ถ์ ๊ฐ ๋ฐ์ดํฐ ํฌ์ธํธ๊ฐ...
[ML ๊ฒฝ์ง๋ํ/๊ธฐ๋ฒ] ๋ํ ํด๋ฌ์คํฐ๋ง ๊ธฐ๋ฒ: DBSCAN
0. DBSCAN ๊ฐ์ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ฐ๋๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก Clusteringํ๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ฐ๋๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ํด๋ฌ์คํฐ ํ์ / ๋ ธ์ด์ฆ ๊ตฌ๋ถ U...
[ML ๊ฒฝ์ง๋ํ/๊ธฐ๋ฒ] ๋ํ ํด๋ฌ์คํฐ๋ง ๊ธฐ๋ฒ: K-Means / K-Means++
0. K-Means ๊ฐ์ ML ๋น์ง๋ ํ์ต์ ์ผ์ข ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ K๊ฐ๋ก ๋ฌถ๋ ๊ตฐ์งํ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ ๊ตฐ์งํ: ๋น์ทํ ํน์ฑ์ ์ง๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ชจ์๋์ ๊ทธ๋ฃน ์์ฑ ...
[ML ๊ฒฝ์ง๋ํ/๊ธฐ๋ฒ] ํด๋ฌ์คํฐ๋ง (Clustering)
1. Clustering Overview Clustering ๋ฐ์ดํฐ์์ ์ ์ฌํ ํน์ง์ ๊ฐ์ง ๋ฐ์ดํฐ ํฌ์ธํธ๋ค์ ๊ทธ๋ฃนํํ์ฌ ์๋ฏธ์๋ ํจํด์ ๋ฐ๊ฒฌํ๋ ๊ธฐ์ ...
[ML ๊ฒฝ์ง๋ํ/๊ธฐ๋ฒ] ML ๊ฒฝ์ง๋ํ ๊ธฐ์ด
1. ํ์ ๊ณผ ๊ฒฝ์ง๋ํ์ ์ฐจ์ด์ ์ผ๋จ ๊ฐ์ฅ ํฐ ์ฐจ์ด์ ์, ๋ฐ์ดํฐ ์์ง๋จ๊ณ์์ ๊ฐ์ฅ ํฐ ์ฐจ์ด๊ฐ ์๋ค. ๋น์ฐํ๊ฒ๋, ๊ฒฝ์ง๋ํ๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ ๊ณตํ๊ณ ํ์ ์์๋ ์ง์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์์งํด์ ...
[ML/์คํ ๊ด๋ฆฌ] ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ ์คํ ๊ด๋ฆฌ
1. Experiment Management ์คํ ๊ด๋ฆฌ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ์คํ ๊ด๋ฆฌ ML ๋ชจ๋ธ ๊ฐ๋ฐ ๋ฐ ์ต์ ํ ๊ณผ์ ์์, ์คํ์ ์ฌ์ฉ๋ ๋ค์ํ ์์๋ค์ ์ฒด๊ณ์ ...
[ML/๋ชจ๋ธ ํ๋ ๊ธฐ๋ฒ] ํ์ดํผํ๋ผ๋ฏธํฐ ํ๋ (Hyperparameter Tune)
1. Hyperparameter Optimization HPO(Hyperparameter Optimization) ํ์ดํผํ๋ผ๋ฏธํฐ ์ต์ ํ Hyperparameter v...
[ML/๋ชจ๋ธ ํ๋ ๊ธฐ๋ฒ] ์์๋ธ
1. ๋ชจ๋ธ ์์๋ธ ์์๋ธ(Ensemble) ๋ฐ์ดํฐ ์์ธก ์ํ ์, ๋จ์ผ ๋ชจ๋ธ๋ง์ ์ฌ์ฉํ๊ธฐ ๋ณด๋ค ์ฌ๋ฌ ๋ชจ๋ธ์ ๊ฐ์ด ์ด์ฉํ๋ ๊ฒ์ด ๋ ์ข์ ์์ธก ์ฑ๋ฅ์ ๋ณด์ผ ์ ์์ โ ๋จ...
[ML / ๋ชจ๋ธ ํ์ต ํ์ดํ๋ผ์ธ] ๋ชจ๋ธ ๊ณผ์ ํฉ / ๋ชจ๋ธ ๊ต์ฐจ ๊ฒ์ฆ
1. ๋ชจ๋ธ ๊ณผ์ ํฉ(Over-fitting) ๊ณผ์ ํฉ ์ ์ ํ๋ จํ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํด์๋ ์์ธก์ ์ํ๋ ๋ฐ๋ฉด, ๊ฒ์ฆ ๋ฐ์ดํฐ๋ ์๋ก์ด ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํด์๋ ์ฑ๋ฅ์ด ...
[ML / ML ๊ฐ์] EDA / Feature Engineering
1. EDA ๊ฐ์ EDA๋? ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์์ฝํ๊ณ , ์ฃผ์ ํน์ฑ์ ์๊ฐ์ ์ผ๋ก ํ์ํ๋ ๊ณผ์ EDA ์ฃผ์ ๋ชฉ์ ๋ฐ์ดํฐ ...
[ML / ML ๊ฐ์] ML ๊ฒฝ์ง๋ํ๋ฅผ ์ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ
์์ฆ ์จ๋ผ์ธ์ ์๋ง์ ํ๋ซํผ์์ ๋ง์ ML ๊ฒฝ์ง๋ํ๊ฐ ์งํ๋๊ณ ์๋ค. ๊ทธ ์ค ๊ฐ์ธ์ ์ผ๋ก ์ฒ์ ML ๋ํ๋ฅผ ์งํํด๋ณด๋ ๋งํผ, ์ด์ ์์ ์ ๋ ํ๊ณ ๊ฐ๋ฉด ์ข์ ๋ถ๋ถ์ ๋ํด ์ ๋ฆฌํด ...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 1247๋ฒ - ๋ถํธ
๋ฌธ์ N๊ฐ์ ์ ์๊ฐ ์ฃผ์ด์ง๋ฉด, ์ด ์ ์๋ค์ ํฉ S์ ๋ถํธ๋ฅผ ๊ตฌํ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ฑํ์์ค.
Streamlit์ ํ์ฉํ ์น ํ๋กํ ํ์ ๊ตฌํํ๊ธฐ
1. Streamlit์ ํ์ฉํ ์น ํ๋กํ ํ์ ๊ตฌํ 1.1 ํ๋กํ ํ์ (Prototype) ์๋ฒฝํ ์ ํ์ด ๋์ค๊ธฐ ์ , ํ์ธ ๊ฐ๋ฅํ ์ํ ๋ฒ์ ๋ฐ์นญ ์ Test๋ฅผ ์ํด ...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 1085๋ฒ - ์ง์ฌ๊ฐํ์์ ํ์ถ
๋ฌธ์ ํ์๋ ์ง๊ธ $(x, y)$์ ์๋ค. ์ง์ฌ๊ฐํ์ ๊ฐ ๋ณ์ด ์ขํ์ถ์ ํํํ๊ณ ,ย ์ผ์ชฝ ์๋ ๊ผญ์ง์ ์ $(0, 0)$, ์ค๋ฅธ์ชฝ ์ ๊ผญ์ง์ ์ $(w, h)$์ ์๋ค. ์ง์ฌ๊ฐํ์...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 3046๋ฒ - ์ค๋ฒํธ
๋ฌธ์ ํ ์คํธ์์ ์ค์ ์ ๋ ฅ๋ฐ์ ๋ค, ์ค ๋ฒํธ๋ฅผ ์ถ๋ ฅํ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ฑํ์์ค. ์ ๋ ฅ ์ฒซ์งธ ์ค์ ์ค์ ์ $N$์ด ์ฃผ์ด์ง๋ค. ๋์งธ ์ค๋ถํฐ $N$๊ฐ์ ์ค์ ๊ฐ ์ค์ ๋ด์ฉ์ด ์ฃผ์ด์ง...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 3046๋ฒ - R2
๋ฌธ์ ๋ ์ซ์ $R1$๊ณผ $R2$๊ฐ ์์ ๋, ๋ ์์ ํ๊ท $S$๋ $(R1+R2)/2$์ ๊ฐ๋ค. ์๊ทผ์ด๋ ์ ์ธ์ด ์์ผ ์ ๋ฌผ๋ก ๋ ์ซ์ $R1$๊ณผ $R2$๋ฅผ ์ฃผ๋ ค๊ณ ํ๋ค. ...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2845๋ฒ - ํํฐ๊ฐ ๋๋๊ณ ๋ ๋ค
๋ฌธ์ ํํฐ๊ฐ ๋๋๊ณ ๋๋ฉด, ์ฌ๋๋ค์ ๋๊ฐ ํํฐ์ ์๋์ง์ ์ผ๋ง๋ ๋ง์ ์ฌ๋๋ค์ด ์๋์ง๋ฅผ ๊ถ๊ธํดํ๋ค. ๋ณดํต ํํฐ๋ ๋งค์ฐ ํฌ๊ฒ ์ด๋ฆฌ๊ธฐ ๋๋ฌธ์, ์ ํํ๊ฒ ๋ช ๋ช ์ด ์ฐธ๊ฐํ๋์ง ์ ์...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 8370๋ฒ - Plane
๋ฌธ์ Byteland Airlines recently extended their aircraft fleet with a new model of a plane. The new ...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 7891๋ฒ - Can you add this?
๋ฌธ์ Given two integers, calculate and output their sum.
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 7287๋ฒ - ๋ฑ๋ก
๋ฌธ์ ์์ ์ด ๋ฐฑ์ค ์จ๋ผ์ธ ์ ์ง(BOJ)์์ ๋ง์ ๋ฌธ์ ์ ์์ ์์ด๋๋ฅผ ๊ทธ๋๋ก ์ถ๋ ฅํ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ฑํ์์ค.
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2752๋ฒ - ์ธ์์ ๋ ฌ
๋ฌธ์ ๋๊ท๋ ์ธ์๋ฅผ ํ๋ค๊ฐ ์ ๋ ฌ์ด ํ๊ณ ์ถ์ด์ก๋ค.
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2742๋ฒ - ๊ธฐ์ฐ
๋ฌธ์ ์์ฐ์ $N$์ด ์ฃผ์ด์ก์ ๋, $N$๋ถํฐ 1๊น์ง ํ ์ค์ ํ๋์ฉ ์ถ๋ ฅํ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ฑํ์์ค.
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 5522๋ฒ - ์นด๋๊ฒ์
๋ฌธ์ JOI๊ตฐ์ ์นด๋ ๊ฒ์์ ํ๊ณ ์๋ค. ์ด ์นด๋ ๊ฒ์์ 5ํ์ ๊ฒ์์ผ๋ก ์งํ๋๋ฉฐ, ๊ทธ ์ด์ ์ผ๋ก ์น๋ถ๋ฅผ ํ๋ ๊ฒ์์ด๋ค.
EM Algorithm
1. EM Algorithm 1.1 ๊ฐ์ MLE๋ฅผ ๊ตฌํ๋ ๊ธฐ๋ฒ ํ๋ฅ ๋ถํฌ์ Latent Variable์ ์ถ์ ํ์ฌ, ์ด๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ๋ชจ๋ธ ํ๋ผ๋ฏธํฐ๋ฅผ ๋ฐ๋ณต์ ์ผ๋ก ๊ฐ์ ํ๋ ...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 5341๋ฒ - Pyramids
๋ฌธ์ A pyramid of blocks is constructed by first building a base layer of n blocks and then adding ...
๋ณ๋ถ์ถ๋ก (Variational Inference) / MFVI(Mean-Field Variational Inference)
1. Variational Inference (๋ณ๋ถ์ถ๋ก ) 1.1 Variational Inference์ ํ์์ฑ Variational Inference โ ์์ฑ ๋ชจ๋ธ์ ...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2480๋ฒ - ์ฃผ์ฌ์ ์ธ ๊ฐ
๋ฌธ์ 1์์๋ถํฐ 6๊น์ง์ ๋์ ๊ฐ์ง 3๊ฐ์ ์ฃผ์ฌ์๋ฅผ ๋์ ธ์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ ๊ท์น์ ๋ฐ๋ผ ์๊ธ์ ๋ฐ๋ ๊ฒ์์ด ์๋ค.
์์ฑ๋ชจ๋ธ๊ณผ VAE
1. ์์ฑ๋ชจ๋ธ ๊ฐ์ 1.1 ์์ฑ๋ชจ๋ธ ๊ฐ์ Training data๊ฐ sampling ๋ ๋ถํฌ์์ ๊ฐ์ ๋ถํฌ์ ์๋ก์ด sample์ ์์ฑํ๋ model ...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2440๋ฒ - ๋ณ ์ฐ๊ธฐ - 3
๋ฌธ์ ์ฒซ์งธ ์ค์๋ย ๋ณ $N$๊ฐ, ๋์งธ ์ค์๋ย ๋ณ $N-1$๊ฐ, โฆ, $N$๋ฒ์งธ ์ค์๋ ๋ณ 1๊ฐ๋ฅผ ์ฐ๋ ๋ฌธ์
์ต์ Recsys ๋ํฅ ๋ฐ ํต๊ณํ ๊ธฐ๋ณธ
1. ์ต์ Recsys ๋ํฅ 1.1 ์ถ์ฒ์์คํ ์ต๊ทผ๋ํฅ Recsys ๋ฐ์ ๋ฐฉํฅ Shallow Model ํ๋ ฌ ๋ถํด๋ฅผ ...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2439๋ฒ - ๋ณ ์ฐ๊ธฐ - 2
๋ฌธ์ ์ฒซ์งธ ์ค์๋ ๋ณ 1๊ฐ, ๋์งธย ์ค์๋ ๋ณ 2๊ฐ, N๋ฒ์งธย ์ค์๋ ๋ณ N๊ฐ๋ฅผ ์ฐ๋ ๋ฌธ์
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2083๋ฒ - ๋ญ๋น ํด๋ฝ
๋ฌธ์ ์ฌ ๊ณจ๋ ๋ญ๋น ํด๋ฝ์ ํ์๋ค์ ์ฑ์ธ๋ถ ๋๋ ์ฒญ์๋ ๋ถ๋ก ๋ถ๋ฅ๋๋ค.
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 5337๋ฒ - ์ฐ์ปด
๋ฌธ์ Welcome์ ์์ ์ถ๋ ฅ์ฒ๋ผ ์ถ๋ ฅํ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ฑํ์์ค.
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 4999๋ฒ - ์!
๋ฌธ์ ์ฌํ์ด๋ ์ ์คํด ๋น๋ฒ ์ฝ์ํธ์์ ์๋ฆฌ๋ฅผ ๋๋ฌด ๋ง์ด ์ง๋ฌ์ ์ธํ์ผ์ ๊ฑธ๋ ธ๋ค.
[NLP ์ด๋ก / RNN] RNN์ ๋ฌธ์ ์ ๊ฐ์ : LSTM, GRU
RNN์ ๋ฌธ์ ์ ๊ณผ ๊ทธ ๋์ RNN์ ๊ฐ์ฅ ํฐ ๋ฌธ์ ์ : Exploding Gradient / Vanishing Gradient Exploding Gradient ...
[NLP ์ด๋ก / RNN] RNN์ ๋ฌธ์ ์ : Exploding Gradient(๊ธฐ์ธ๊ธฐ ํญ๋ฐ), Vanishing Gradient(๊ธฐ์ธ๊ธฐ ์์ค)
RNN์ ๋ฌธ์ ์ : Exploding Gradient / Vanishing Gradient RNN์ ๊ฐ์ฅ ํฐ ๋ฌธ์ ์ ์ ์๊ณ์ด ๋ฐ์ดํฐ์ ==์ฅ๊ธฐ ์์กด ๊ด๊ณ๋ฅผ ํ์ตํ์ง ๋ชปํ==๋ ...
[NLP ์ด๋ก / RNN] ์ํ ์ ๊ฒฝ๋ง(RNN, Recurrent Neural Network)๊ณผ Language Modeling
RNN RNN ๊ฐ์: โ์ํํ๋ ์ ๊ฒฝ๋งโ ์ํํ๋ ์ ๊ฒฝ๋ง์ด๋? โ ๋ฐ๋ณตํด์ ๋๋์๊ฐ๋ ์ ๊ฒฝ๋ง ์ด๋ ํ ์ง์ ์์ ์์ํ ๊ฒ์ด, ์๊ฐ์ด ์ง๋ ๋ค์ ์๋ ์ฅ์๋ก ๋๋์์ค๋ ๊ฒ...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 4101๋ฒ - ํฌ๋?
๋ฌธ์ ๋ ์์ ์ ์๊ฐ ์ฃผ์ด์ก์ ๋, ์ฒซ ๋ฒ์งธ ์๊ฐ ๋ ๋ฒ์งธ ์๋ณด๋ค ํฐ์ง ๊ตฌํ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ฑํ์์ค.
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 3003๋ฒ - ํน, ํธ, ๋ฃฉ, ๋น์, ๋์ดํธ, ํฐ
๋ฌธ์ ๋ํ์ด๋ ์ค๋๋ ์ฐฝ๊ณ ๋ฅผ ๋ค์ง๋ค๊ฐ ๋ก์ ์ฒด์คํ๊ณผ ํผ์ค๋ฅผ ๋ฐ๊ฒฌํ๋ค.
[ML LifeCycle / ์์ฐ์ด ์ฒ๋ฆฌ] ์ถ๋ก ๊ธฐ๋ฐ ๊ธฐ๋ฒ๊ณผ Word2Vec
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2753๋ฒ - ์ค๋
๋ฌธ์ ์ฐ๋๊ฐ ์ฃผ์ด์ก์ ๋, ์ค๋ ์ด๋ฉด 1, ์๋๋ฉด 0์ ์ถ๋ ฅํ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ฑํ์์ค.
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2744๋ฒ - ๋์๋ฌธ์ ๋ฐ๊พธ๊ธฐ
๋ฌธ์ ์์ด ์๋ฌธ์์ ๋๋ฌธ์๋ก ์ด๋ฃจ์ด์ง ๋จ์ด๋ฅผ ์ ๋ ฅ๋ฐ์ ๋ค, ๋๋ฌธ์๋ ์๋ฌธ์๋ก, ์๋ฌธ์๋ ๋๋ฌธ์๋ก ๋ฐ๊พธ์ด ์ถ๋ ฅํ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ฑํ์์ค.
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2743๋ฒ - ๋จ์ด ๊ธธ์ด ์ฌ๊ธฐ
๋ฌธ์ ์ํ๋ฒณ์ผ๋ก๋ง ์ด๋ฃจ์ด์ง ๋จ์ด๋ฅผ ์ ๋ ฅ๋ฐ์, ๊ทธ ๊ธธ์ด๋ฅผ ์ถ๋ ฅํ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ฑํ์์ค.
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2739๋ฒ - ๊ตฌ๊ตฌ๋จ
๋ฌธ์ $N$์ ์ ๋ ฅ๋ฐ์ ๋ค, ๊ตฌ๊ตฌ๋จ $N$๋จ์ ์ถ๋ ฅํ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ฑํ์์ค. ์ถ๋ ฅ ํ์์ ๋ง์ถฐ์ ์ถ๋ ฅํ๋ฉด ๋๋ค.
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2438๋ฒ - ๋ณ ์ฐ๊ธฐ
๋ฌธ์ ์ฒซ์งธ ์ค์๋ ๋ณ 1๊ฐ, ๋์งธ ์ค์๋ ๋ณ 2๊ฐ, $N$๋ฒ์งธ ์ค์๋ ๋ณ $N$๊ฐ๋ฅผ ์ฐ๋ ๋ฌธ์
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2420๋ฒ - ์ฌํ๋ฆฌ์๋
๋ฌธ์ ์ฌํ๋ฆฌ์๋๋ ์ธํฐ๋ท์ผ๋ก๋ง ์กด์ฌํ๋ ๋ฏธ์คํ ๋ฆฌํ ๋๋ผ์ด๋ค. ์ฌํ๋ฆฌ์๋์๋ 2๊ฐ์ ์๋ธ๋๋ฉ์ธ์ด seunghwan.royal.gov.sw์ kyuhyun.royal.gov.sw...
Linear Regression 2
๊ฒฝ์ฌํ๊ฐ๋ฒ 1. ๊ฒฝ์ฌํ๊ฐ๋ฒ
Linear Regression 1
1. ์ ํ ํ๊ท ๋ชจ๋ธ
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 1247๋ฒ - ๋ถํธ
๋ฌธ์ $N$๊ฐ์ ์ ์๊ฐ ์ฃผ์ด์ง๋ฉด, ์ด ์ ์๋ค์ ํฉ S์ ๋ถํธ๋ฅผ ๊ตฌํ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ฑํ์์ค.
Tensor Operations
1. Tensor์ ๋ ธ๋ฆ
Basic Operations on Tensors
1. Tensor์ ๋ชจ์๋ณ๊ฒฝ 2 1.1 cat ํจ์๋ฅผ ํ์ฉํ Tensor๋ค ๊ฐ์ ์ฐ๊ฒฐ cat vs stack stack : ์๋ก์ด ์ฐจ์์ ์์ฑํด์ T...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 2530๋ฒ - ์ธ๊ณต์ง๋ฅ ์๊ณ
๋ฌธ์ KOI ์ ์์์๋ ๊ฑด๊ฐ์ ์ข๊ณ ๋ง์๋ ํ์ ์ค๋ฆฌ๊ตฌ์ด ์๋ฆฌ๋ฅผ ๊ฐํธํ๊ฒ ๋ง๋๋ ์ธ๊ณต์ง๋ฅ ์ค๋ธ์ ๊ฐ๋ฐํ๋ ค๊ณ ํ๋ค. ์ธ๊ณต์ง๋ฅ ์ค๋ธ์ ์ฌ์ฉํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ๋นํ ์์ ์ค๋ฆฌ ํ์ ์ฌ๋ฃ๋ฅผ...
Manipulation of Tensors
1.Tensor์ ์ธ๋ฑ์ฑ๊ณผ ์ฌ๋ผ์ด์ฑ 1.1 Tensor์ indexing & slicing โ Numpy์ ์ธ๋ฑ์ฑ, ์ฌ๋ผ์ด์ฑ ๋ฐฉ๋ฒ ์ ์ฌ Indexing : Ten...
Creating Tensors
1. Tensor์ ์์ฑ 1.1 ํน์ ํ ๊ฐ์ผ๋ก ์ด๊ธฐํ๋ Tensor ์์ฑ, ๋ณํ 0์ผ๋ก ์ด๊ธฐํ๋ Tensor ์์ฑ: zeros 1-D Tensor (...
[Python/ํ์ด์ฌ] ๋ฐฑ์ค 1264๋ฒ - ๋ชจ์์ ๊ฐ์
๋ฌธ์ ์๋ฌธ ๋ฌธ์ฅ์ ์ ๋ ฅ๋ฐ์ ๋ชจ์์ ๊ฐ์๋ฅผ ์ธ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์์ฑํ์์ค. ๋ชจ์์ โaโ, โeโ, โiโ, โoโ, โuโ์ด๋ฉฐ ๋๋ฌธ์ ๋๋ ์๋ฌธ์์ด๋ค.
Data type & Basic Functions
1. PyTorch์ ๋ฐ์ดํฐ ํ์
PyTorch Intro
1. PyTorch Introduction