잡 테크 커넥팅 데이즈에서에튜테크 기업의 비전, it/sw산업과 인재 전략, 디지털 헬스케어 글로벌 사례등 다양한 취업관련 컨퍼런스를 진행할 예정입니다.23년 9월 25(월)~26일(화)에 진행되며 코엑스 1층 A홀에서 진행됩니다.해당링크를 들어가시면 사전 예약을 할

CNN논문직접해석한 것이기 때문에 잘못된 해석이 포함되었을 수 있습니다.해당 논문은 2014년 부터 작업이 시작되었으며 인기많은 CNN논문이 되었습니다.모델 크기와 비용에 따른 품질 향상이 있지만 더욱 효율적인 모델을 만들기 위한 방법이 있고,ILSVRC 2012를 밴

한 달전 공부하다 지인의 요청으로 잠시 다른 모델을 제작하느라 늦었습니다.전 논문은 GPT-2를 기반으로 NPL을 학습시킨 것이기 때문에 좀 더 본질 적인 논문을 가져왔으며,NPL보다 전에 학습하던 CNN을 기반으로한 가장 기본적인 논문을 가져와 봤습니다.CNN논문해당

8월 30일 진행된 AWS Innovate 온라인 컨퍼런스에 대해 작성해보려고 합니다.

이번시간에는 신청한 ESTsoft의 오르미에 대해 작성해보려고합니다.ESTfamily1\. 해당 교육은 오프라인이 아닌 온라인으로 교육합니다. 지역이 먼 경우 또는 활동이 여의치 않으신 분들에게 좋을 것 같습니다.2\. ESTsoft의 현직 개발자분이 멘토로 계셔 ES

구글 부트캠프 지원링크이번에 구글에서 부트캠프를 진행하는 거 같습니다.관심 있으신 분이 있으시다면 지원해 보시기 바랍니다. 저도 지원했는데 간단한 CS문제들과 본인의 정보를 입력하면 됩니다.이번 부트캠프는이 프로그램은 참가자들이 머신러닝 이론을 공부하는 것 뿐만 아니라

이번시간은 NLP논문에대해 간단하게 알아보며 공부해보겠습니다. 해당글은 공부하면서 지속적인 수정을 할 생각입니다. 논문 찾아보기 언어 모델을 학습해보려고합니다. 그 중 번역모델을 선택했습니다. 선택한 계기는 영어 공부도 할겸 번역모델을 하면 좋을 것 같아 선택하게

이번시간에는 코딩 공부 또는 데이터 AI에 관련하여 학습하다보면 나오는 단어들에 대해 학습해 보려고 합니다. 해당 단어들의 간단한 개념을 잡아보기 위해 작성하는 것이므로 더욱 자세한 내용은 추후 다시 작성하도록 하겠습니다.스키마는 데이터베이스에서 데이터 구조, 형식 및

이번시간에는 R과 Python의 장단점에 대해 알아보도록 하겠습니다.

이번시간에는 머신러닝의 유형중 지도학습과 비지도학습 대해서 배워 보도록하겠습니다.분류 : 양성/음성 등과 같이 단일 값을 예측하는 것회귀 : 분류와 비슷하고, 연속 값을 예측하는 것추천 시스템 : A를 구매시 패턴을 파악후 B를 제시하는 것군집화(클러스터링) : 여러

원티드 GDSC23/07/15 1시30분부터 원티드에서 진행하는 GDSC JOB FAIR를 듣게 되었습니다.오프라인 기반 온라인으로 하이브리드 진행을 해주셔서 오전에 원티드에서 진행하는 수업을 듣고 온라인으로 나마 참여할 수 있게 되었습니다.GDSC(Google Dev

이번 시간에는 데이터 관리 및 분석을 위한 주요 아키텍처에 대해 배워보도록하겠습니다.아키텍처란?아키텍처(Architecture)는 시스템이나 소프트웨어의 구조와 구성 요소, 상호 작용 방식, 설계 원칙 등을 설계하고 정의하는 개념입니다. 시스템 또는 소프트웨어의 기능,

이번 시간에는 ML과 DL의 차이에 대해 배워보도록하겠습니다. 관계 알고리즘 > 그림출처: https://velog.io/@idnnbi/AI-ML-DL-%EC%B0%A8%EC%9D%B4 ML(Machine Learning,머신러닝) DL(Deep Learning,

이번 시간에는 메모리의 저장되는 영역인 Heap과 Stack에 대해서 배워보려고 합니다. 메모리 메모리란 컴퓨터 시스템에서 데이터를 저장하고 읽고 쓸 수 있는 장치를 뜻하며, 컴퓨터가 작업을 수행하는 동안 데이터를 일시적으로 저장하기 위해 사용됩니다. 메모리는 프로그

이번시간에는 Iot와 임베디드이 차이를 간단하게 배워보도록하겠습니다. IoT(The Internet of Things, 사물인터넷) IoT는 인터넷에 연결되 여러 개체(사물)간의 통신과 상호작용을 가능하게 하는 기술과 개념입니다. 사물은 센서,컴퓨팅 장치 등의 기기로

이번시간에는 간단하게 평가하는 Roc에 대해서 배워보도록 하겠습니다.Roc커브란 성능평가를 하는 방법 중 하나입니다.Roc커브는 민감도(Sensitivity)와 특이도(Specificity)라는 개념이 존재합니다.이해하기 쉽게 예시로 표를 만든다면| 모수 | 실제 양성

이번 시간에는 SVM에 사용되는 Cost와 Gamma에 대해서 배워보도록 하겠습니다. Cost & Gamma 코스트와 감마는 SVM에서 사용되는 매개변수로써 데이터를 분류 하기 위해서 사용됩니다. 선형 SVM에서는 코스트의 값만 매개변수로 사용되는데, 현재 자주 사용

이번 시간에는 저번 시간에 이어 데이터셋을 이용하여 SVM을 활용해 보도록 하겠습니다.inputblobs라는 데이터 셋을 모듈을 사용하여 불러옵니다.inputoutput불러온 데이터의 분포를 확인하기 위해서 데이터를 시각화해 줍니다.inputtrain과 test(연습과

이번 시간에는 저번 시간에 이어 SVM의 방법중 Linear에 대해 공부해 보도록 하겠습니다. Linear SVM Linear SVM이란 두 클래스를 분리하기 위한 선형 결정 함수를 찾는 것입니다. 위 수식을 이용하여 결정함수를 찾을 수 있습니다. d(x)는 전체

이번 시간에는 서포트 백터 머신에대해서 간단한 개요를 배워 보도록 하겠습니다SVM은 패턴인식, 자료분성을 위한 지도학습 모델분류와 회귀분석을 위해 사용됩니다.SVM알고리즘은 두 카테고리 중 한 곳에 속한 집합이 주어졌을 때, 주어진 데이터집합을 바탕으로 새로운 데이터가