The BioUrban 2.0 system is a type of urban air-purifying technology developed by a company called Biomitech. It is designed to help improve the air qu

우선순위 지정은 중요하다.사용자는 게으르다.사용자는 무지하다.똑똑한 검색 엔진이라면 다음과 같은 요소를 고려해야 한다.user history: 유저의 과거 이력을 기록하고 Ranking에 반영한다.user's geographical location: 사용자의 위치를 기

시계열 분석을 위한 RNN과 Attention ML기반 시계열 분석 방법론 SVM Random forest Boosting Gausian process Hidden Markov model(HMM) DL기반 시계열 분석 방법론 RNN LSTM GRU Seq2Seq S

세상을 바꿀 멋진 아이디어를 찾기 위해서는 우리가 왜 위험, 실패, 실험을 감수해야만 하는가?하나의 어떤 제품을 만드는데에도 전 세계적인 공급망과 전 세계의 여러 사람의 노력을 필요로 한다.여러 사람들의 어떠한 노력들이 알 수 없는 유기적인 관계를 갖게 되며 어떤 제품

테슬라 AI Day에서 발표된 기술을 정리를 해나갑니다.우선 Deep Understanding Tesla FSD의 Part1인 HydraNet을 살펴보겠습니다.참고) https://saneryee-studio.medium.com/deep-understandin

스트레스가 자신에게 찾아왔을 때 유연하게 대응하여 처리할 수 있게 그에 맞는 뇌의 상태를 만든다.누구나 회복탄력성을 가지고 있고 누구나 회복탄력성이 필요하다.부교감 신경 '코르티솔'의 역할에 대해 떠올려보자.우리는 스트레스를 받을 때 이 코르티솔이 나오게 되는데, 이로

딥러닝에서 네트워크가 깊어질수록 성능이 올라가지만 학습이 어려워지는데, 이에 해결 방안으로 네트워크의 깊이를 늘리면서 안정적인 학습을 위해 ResNet이 탄생함.: 기존 신경망은 k번째 층과 (i+1)번째 층의 연결로 이루어져 있는데, ResNet은 (i+r)층의 연결

Intro 익명함수라고 불리는 람다함수는 람다표현식으로 함수를 더욱 간단하게 할 수 있다. 매개변수를 받아 다른 함수의 인수로 넣을 때 주로 사용한다. 사용법 이 것을 람다식으로 표현하면, 람다 표현식에 조건부 표현식 사용하기 lambda 매개변수들: 식1 if

오랜만에 안드로이드 스튜디오를 업데이트하고 여러 에러가 발생해서 하나하나 고치던 과정에 그 사이에 조금 변화가 있었는데 그 중 하나가 그 동안 사용해 온 Android Extension이 Android studio 4.1 이상에서 deprecate되면서 findView

표준라이브러리 사용하기 1. 조건 확인 함수 check, require check(), require()함수 모두 인자로 받은 표현식이 참이 아닌 경우 예외를 발생시킨다. fun check(value: Boolean) fun check(value: Boolean, l

자바와 비교하면서 정리함.자바와 비슷하지만 public을 쓰지 않아도 아무것도 쓰지 않으면 public으로 간주한다. init블록을 사용한다.간결하게 이렇게도 가능하다.but 코틀린에서는 추가 생성자를 정의할 때는 주 생성자를 반드시 호출해야 한다.자바에서는 아무 값도

Real-time Task를 요구하는 Object Detection문제를 요구하는 프로젝트를 진행할 때는 주로 YOLO를 사용했다. 하지만 해커톤 프로젝트를 진행하면서 좀 더 재밌고 좋은 Detector를 찾다가 CenterNet을 발견했다.CenterNet은 1-st

Abstract R-CNN은 Region with Convolutional Neuron Network의 준말로, 영역을 설정하고 CNNs을 활용하여 Object Detection을 수행하는 신경망이다. 인풋이미지를 통해서 2000개의 후보영역을 추출한다. 생성된 후보

Semantic segmentation은 각각의 양들의 객체 영역을 부분해내지는 않는다. 반면, Instance segmentation은 각 객체 영역을 픽셀 단위로 구분한다U-Net(시맨틱 세그멘테이션의 대표적 모델)설명: 입력으로 572x572 크기인 이미지가 들

Intro EfficientNet: CNN을 위한 모델 스케일링 CNN은 일반적으로 고정된 자원의 budget에서 개발되었고, 그리고 나서 더 많은 자원을 사용할 수 있다면 더 나은 정확도를 위해 확장한다. 더 나아가 우리는 새로운 베이스라인 네트워크 디자인과 이전C

Intro GAN에서 다루고자 하는 모든 데이터는 측정할 때 마다 다른 값을 가지는 확률분포의 랜덤변수이다. 랜덤변수에 대한 확률분포를 안다는 이야기는 데이터에 대한 전부를 이해하고 있는 것과 같다. 다시말해, 확률분포를 알면 그 데이터의 예측 기댓값, 데이터의 분산

Transformer는 2017년에 구글이 발표한 논문인 "Attention is all you need"에서 나온 모델로 기존의 seq2seq의 구조는 인코더-디코더를 따르면서도, 어텐션만으로 구현한 모델이다.기존의 seq2seq 모델의 인코더-디코더 구조로 인해 인

데이터 분석에서 log로 변환하는 경우가 있는데 이유는 무엇일까?목적부터 얘기하자면 log로 변환하는 이유는 정규성을 높이고 분석에서 정확한 값을 얻기 위함이다. 또 다른 말로 log의 역할은 큰 수를 같은 비율의 작은 수로 바꿔 주는 것이다. 복잡한 계산을 심플하게

Intro How to do timeseries forecasting using a LSTM model. Setup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf

초반부 정리산업에서 잘 적용된 최초의 ConvNet논문 참조) ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks(그림에 224x224로 표현되어있는데 227x227이 맞다.)ImageNet Classifi