[Deep Learning, Pytorch] Autograd
torch 의 자동미분(autograd)에 대해 알아보자.
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공부한 것을 종합하여 MLP 를 Pytorch 로 구현하고 Classification 을 해보자.
MLP 를 Pytorch 로 구현해보자.
MLP 를 Pytorch 로 구현해보자.
Bias 와 Variance 에 대해 알아보자
torch 에서 제공하는 Dataset 및 DataLoader 를 사용하여 Custom 해보자.
torch 를 이용하여 Custom Model 을 제작하는데 필요한 기술들을 정리해보자.
Dropout 에 대해 알아보자
Deep Learning 에서의 Generalization 에 대해 알아보자
Weight Initialization 에 대해 알아보자
Forward & Back Propagation, Computational Graph 에 대해 알아보자
Multi Layer Perceptron 에 대해 알아보자
Environment and Distribution Shift 에 대해 알아보자
Classification 에서의 Generalization 에 대해 알아보자
Logistic Regression, Softmax Regression 에 대해 자세히 알아보자
Weight Decay 에 대해 알아보자.
Generalization 에 대해 알아보자.
선형 회귀(Linear Regression)에 대해 알아보자.
UAT 를 통해 딥러닝을 공부하는 이유에 대해 생각해보자
Neural Network(NN)에 대해 알아보자
마르코프 체인에 대해 알아보자
해밀턴 경로, 해밀턴 회로에 대해 알아보자
오일러 경로, 오일러 회로에 대해 알아보자
슬라이딩 윈도우 알고리즘에 대해 알아보자
최소 공통 조상 알고리즘에 대해 알아보자
트라이에 대해 알아보자
트리 알고리즘에 대해 알아보자
소수 판별 알고리즘, 투 포인터, 구간합에 대해 알아보자
위상 정렬에 대해 알아보자
최소 신장 트리에 대해 알아보자
서로소 집합에 대해 알아보자
최단경로 알고리즘에 대해 알아보자
DP 에 대해 알아보자
이진탐색 알고리즘에 대해 알아보자
정렬 알고리즘에 대해 알아보자
우선순위 큐에 대해 알아보자
DFS, BFS 알고리즘에 대해 알아보자
완전탐색 알고리즘에 대해 알아보자
그리디 알고리즘에 대해 알아보자
최적화에 사용되는 gradient, jacobian, hessian 에 대해 비교해보자.
Variational Inference(VI) 에 대해 알아보자.
RNN 연산과정을 정리해보자.
CNN 연산과정을 정리해보자.
KL-div 와 JSD 에 대해 이해해보자.
정보이론의 관점에서 엔트로피를 정리해보자.
빈도주의 딥러닝과 베이지안 딥러닝에 대해 정리해보자.
베이즈 통계학에 대해 알아보자
베이즈 정리에 대해 알아보자
딥러닝을 위한 통계를 정리해보자
딥러닝을 위한 확률론을 정리해보자
딥러닝의 학습방법을 정리해보자
경사하강법(gradient descent)과 딥러닝 학습방법을 정리해보자
벡터와 행렬에 대해 정리해보자
Websocket, WebRTC 에 대해 알아보자
SSH, VPN 에 대해 알아보자
HTTP 에 대해 알아보자
넷마스크, 서브넷, 서브넷마스크, CIDR, 서브네팅에 대해 알아보자
포트와 게이트웨이에 대해 알아보자
라우터와 로드밸런서에 대해서 알아보자
네트워크에 대해 더 자세히 알아보자
통신의 종류에 대해 알아보자
ARP, TCP, UDP에 대해 알아보자.
IP에 대해 알아보자.
프로토콜과 PDU에 대해 알아보자.
TCP/IP 4계층에 대해 알아보자.
OSI 7계층에 대해 알아보자.
파이썬의 os 관련 개념에 대해 알아보자
가상메모리에 대해 알아보자
CPU Bound, I/O Bound 에 대해 알아보자
물리 메모리 관리에 대해 알아보자
교착 상태에 대해 알아보자
공유 자원과 임계구역에 대해 알아보자
IPC 에 대해 알아보자
CPU 스케줄링에 대해 알아보자
스레드에 대해 알아보자
프로세스에 대해 알아보자
컴퓨터 성능 향상 기술에 대해 알아보자
하드웨어에 대해 알아보자
OS 의 구조에 대해 알아보자
지금까지를 종합하여 End-to-End MLOps Workflow 에 대해 알아보자
MLOps 핵심 프로세스 중 Data & Model Management 에 대해 알아보자
MLOps 핵심 프로세스 중 Continuous Monitoring 에 대해 알아보자
MLOps 핵심 프로세스 중 Prediction Serving 에 대해 알아보자
MLOps 핵심 프로세스 중 Model Deployment 에 대해 알아보자
MLOps 핵심 프로세스 중 Continuous Training 에 대해 알아보자
MLOps 핵심 프로세스 중 Training Operationalization 에 대해 알아보자
MLOps 핵심 프로세스 중 ML Development 에 대해 알아보자
‘Practitioners guide to MLOps: A framework for continuous delivery and automation of machine learning’ by Google Cloud
구글 클라우드의 ‘MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning’ 를 통해 MLOps 에 대해 알아보자
대표적인 ML 라이브러리인 Scikit-learn 에 대해 정리해보자.
대표적인 데이터 처리 라이브러리인 Pandas 에 대해 정리해보자.
데이터 처리 라이브러리 Pandas 와 Polars 에 대해 정리해보자.
사이드 프로젝트를 진행하면서 해결한 문제상황에 대해 정리해보자.
Cross Entropy Loss 와 NLL Loss 를 비교해보자.
numpy, torch 의 array/tensor, indexing & slicing, axis, Shape 에 대해 자세히 알아보자.
데이터 시각화를 위한 Matplotlib 과 Seaborn 에 대해 알아보자.
Python 에서 도함수를 쉽게 구할 수 있는 Sympy 라이브러리에 대해 알아보자.
왜 머신러닝/딥러닝 교재들과 딥러닝 프레임워크의 표현식이 다를까?
Cross Entropy Loss 와 NLL Loss 를 비교해보자.
loss surface 를 통해 insight 를 얻는 논문을 리뷰해보자
손실함수로 사용되는 Wasserstein distance 에 대해 알아보자
Variational Inference(VI) 에 대해 알아보자.
손실함수로 사용되는 KL-divergence, JSD 에 대해 알아보자
분류 문제에서 사용되는 Cross Entropy 에 대해 알아보자
회귀 문제에서 사용되는 MSE 와 MAE, Huber 에 대해 알아보자
MLE, MAP 에 대해 알아보자
손실함수에 대해 알아보자
대회 등에서 Object Detection 을 사용하는 것에 대해 알아보자.
Cascade RCNN, DETR, Swin 등에 대해 알아보자.
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Efficient 에 대해 알아보자.
Object Detection Model 중 1 Stage Detector 에 대해 알아보자.
Object Detection 모델 구조의 Neck 에 대해 알아보자.
Object Detection Library MMdetection 에 대해 알아보자.
Object Detection Model 중 2 Stage Detector 에 대해 알아보자.
Object Detection 에 대해 알아보자.
CNN 에서 Accuracy 와 학습 속도를 개선시키는 Trick 들에 대해 알아보자
CNN 을 활용한 다양한 Applications 대해 알아보자
다양한 convolution 연산 방법에 대해 알아보자.
Network In Network(2013) 에 대해 알아보자.
CNN 시각화에 대해 알아보자.
CNN 의 구조와 Convolution 연산의 파라미터 수에 대해 알아보자
CNN 에 대해 자세히 알아보자
Computer Vision 에 대해 대략적으로 알아보자
EfficientNet(2019) 에 대해 알아보자.
SENet(2018) 에 대해 알아보자.
DenseNet(2017) 에 대해 알아보자.
ResNet(2015) 에 대해 알아보자.
GoogLeNet(2014) 에 대해 알아보자.
VGGNet(2014) 에 대해 알아보자.
ZFNet(2013) 에 대해 알아보자.
AlexNet(2012) 에 대해 알아보자.
WSSS 에 대해 알아보자.
SegFormer 에 대해 알아보자.
HRNet 에 대해 알아보자.
대회 등에서 사용하는 Segmentation 에 대해 알아보자.
High Performance 를 자랑하는 U-Net 계열의 모델들에 대해 알아보자.
DeepLab v2, PSPNet, DeepLab v3, DeepLab v3+ 에 대해 알아보자.
DeconvNet, SegNet, FCDenseNet, UNet, DeepLab v1, DilatedNet 에 대해 알아보자.
Segmentation 에 대해 알아보자.
최적화에 사용되는 gradient, jacobian, hessian 에 대해 비교해보자.
Bias 와 Variance 에 대해 알아보자
최적화 과정에서 발생하는 Local Minima에 대해 알아보자
최적화 과정에서 자주 사용하는 함수 성질들에 대해 알아보자
대표적인 Optimizer 들에 대해 알아보자
Optimization 중 Regularization 에 대해서 알아보자
Optimization 에 대해 알아보자
torch 의 자동미분(autograd)에 대해 알아보자.
torch 를 이용한 학습에서 사용할 수 있는 Tip 에 대해 알아보자.
torch 에서 제공하는 Dataset 및 DataLoader 를 사용하여 Custom 해보자.
torch 를 이용하여 Custom Model 을 제작하는데 필요한 기술들을 정리해보자.
torch 애서 자주 사용하는 함수에 대해 자세히 알아보자.
numpy, torch 의 array/tensor, indexing & slicing, axis, Shape 에 대해 자세히 알아보자.
Pytorch 이란 무엇인지 알아보고 기본 세팅과 Tensor 연산에 대해 자세히 알아보자.
OCR 글자 영역 검출 모델을 학습시킬 때 사용할 수 있는 기술들에 대해 알아보자
OCR task 관련 성능 평가 지표에 대해 알아보자
OCR task 관련 데이터에 대해 알아보자
좀 더 개선된 OCR 글자 영역 검출에 대해 알아보자
OCR 에서의 글자 영역 검출에 대해 알아보자
OCR에 대해 알아보자
VAE 에 대해 알아보자.
Auto-regressive Model 에 대해 알아보자.
GAN 에 대해 알아보자.
Generative Model 에 대해 개괄적으로 알아보자.
Generative Model 에 대해 개괄적으로 알아보자.
Swish, Mish, SwiGLU, GEGLU 에 대해 알아보자
ELU, SELU, CELU, GELU, GLU 에 대해 알아보자
ReLU, ReLU6, PReLU, Leaky ReLU, Maxout 에 대해 알아보자
활성화 함수(Activation Function)와 Sigmoid, Softmax, Tanh 에 대해 알아보자
Annotation Tool 들에 대해 알아보자
Annotation에 대해 알아보자
데이터 제작의 중요성에 대해 실무적 관점에서 알아보자
데이터 제작의 중요성에 대해 Software 2.0 관점에서 알아보자
LSTM 과 GRU 에 대해 알아보자
RNN 에 대해 알아보자
torch 를 이용한 학습에서 사용할 수 있는 Tip 에 대해 알아보자.
HPC(High Performance Computing) 를 위해 Pytorch 는 무엇을 적용하고 있는지 알아보자.
ROC Curve 에 대해 알아보자
가장 자주 볼 수 있는 Metric 에 대해 알아보자
Fine Tuning 에 대해 알아보자.
여러 딥러닝 학습 기법에 대해 알아보자.
드디어 첫 블로그를 개시했다. 앞으로 내가 기록하며 공부했던 것들을 옮기면서 다시 한 번 복습하고, 새로 알게된 사실도 이 블로그에 작성하려고 한다.
Transformer 에 대해 먼저 간략히 알아보자
데이터 처리 라이브러리 Pandas 와 Polars 에 대해 정리해보자.