(해당 포스트에서 소개하고 있는 "데이터가 뛰어노는 AI놀이터, 캐글" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 데이터가 뛰어노는 AI 놀이터, 캐글 캐글 마스터들의 노하우를 한 권에 집대성한 책. 흔히 사용하거나 검색으로 쉽게 찾을 수 있는 방법론 외에 다양한 대안들을 여러 예제와 함께 배울 수 있다. www.hanbit.co.kr 과거와는 다르게 어느정도 빅데이터가 쌓이고, 이를 활용한 비지니스 모델들이 많이 나오고 있다. 오히려 데이터가 많이 쌓이면서, 어느정도 영리의 목적을 가지지 못하는 데이터속에서 의미를 찾고자 하는 의도가 보통 데이터를 가지고 열리는 대회에서 보여진다. 그래서 예전보다 더 데이터를 활용한 경진대회나 워크샵이 많이 열리는 것 같다. 보통은 많이 알려져있는 Kaggle이..
아는 사람이 있을지는 모르겠지만, 구글에서 experiments with google 이란 프로젝트를 통해서 상업화하기는 어렵지만, 뭔가 신기한 프로젝트를 진행하는 게 있다. 최근에는 제목과 같이 TF Microcontroller Challenge라는 대회를 개최하고 있다. The TensorFlow Microcontroller Challenge - Experiments with Google Since 2009, coders have created thousands of amazing experiments using Chrome, Android, AI, WebVR, AR and more. We're showcasing projects here, along with helpful tools and reso..
참 하고 싶은게 많은 요즘인데, 할 일이 많아서 바쁘게 살고 있다. 그래도 놀고 싶은 맘 한켠으로 접어두고, 몰입해서 하고 있는 일이 있다. 연초에 세웠던 버킷리스트 중 하나인데, 바로 "책 번역하기"이다. (사실 연초라기에는 작년 말부터 시작한 일이긴 하지만...) 현재 번역중인 책은 아마 알 사람은 알겠지만 Manning 출판사에서 Grokking 시리즈 중 하나인 Grokking Deep Reinforcement Learning 이라는 책이다. (시중에는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 등은 출간한 것으로 알고 있다) 아마 한글로는 "그로킹 심층 강화학습"으로 나올거 같긴 하지만 어찌 될지는 모르겠다. 대략 470p정도 되는 책인데, 지금까지 한 83%까지 초벌 번역은 마무리한 것 같다. 사실 번역이 ..
(해당 포스트에서 소개하고 있는 "실전 시계열 분석" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 실전 시계열 분석 실제 환경에 특화된 시계열 데이터 분석 및 모범 사례를 다루는 실무 지침서다. ARIMA 및 베이즈 상태 공간 같은 표준적인 통계 모델과 계층형 모델을 폭넓게 다루고, 시계열 데이터 모델링의 현 www.hanbit.co.kr 인공지능을 많이 활용하는 대표적인 분야를 딱 2가지로 구분짓자면 아마도 대부분의 사람들이 분류(Classification)과 예측(Prediction)을 들 것이다. 사람이 할 수는 있지만 그 일을 하기에는 직관이 필요한 일들이고, 인공지능이 하는 일은 이 직관을 대신할 수 있도록 학습 데이터에서 패턴을 찾는 것이다. 그 중 뭔가 미래의 일을 예측하는 일 자체는 ..
(해당 포스트에서 소개하고 있는 "학교에서 알려주지 않는 17가지 실무 개발 기술" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 학교에서 알려주지 않는 17가지 실무 개발 기술 실무에 필요한 지식은 너무나 광범위해서 학교에서 배운 내용만으로는 부족하다. "학교에서 이런 것도 안 배웠어?"에 당황하는 주니어 개발자와 "아직도 이걸 몰라?"에 지친 실무자를 위해 17가 www.hanbit.co.kr 처음 회사에 입사하면 어떤 일을 할까 고민했던 적이 있었던 것 같다. 석사 전공이야 컴퓨터 구조와 관련된 내용을 했고, 그걸로 합격이 되었으니, 아마 이와 관련된 일을 하지 않을까 싶었는데, 사실 제일 처음 입사하자마자 한 일은 테스트 자동화를 위한 Shell Script 개발과 테스트 방법을 잘 이해할 수..
요새 듣고 있는 강의 중 하나가 MIT에서 강의하는 "Machine Learning for Healthcare"라는 것인데, 이 강의에서는 다양한 의학데이터(텍스트, 영상 등)을 활용해서 머신러닝/딥러닝 모델을 만드는 것을 다루고 있다. 단순히 모델을 만드는 코딩 스킬보다도 의학 데이터에 내재된 어려움과 이를 해결하기 위한 전처리 기법, 생각해볼만한 통계적 기법 등을 다루고 있어서, 재미있게 듣고 있다. 사실 의학쪽으로 domain expert가 아닌 이상에야 해당 데이터를 다룰 일은 없겠지만, 내가 잘 알지 못하는 분야에서 어떻게 활용되는지를 배우고 나면, 또다른 새로운 분야에 접목시킬 때는 어떻게 고민해봐야 할지 감이 올 것 같아서 듣는 이유가 있다. Machine Learning for Health..
(해당 포스트에서 소개하고 있는 "GAN 첫걸음" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) GAN 첫걸음 손 글씨부터 풀컬러 연예인 얼굴까지 GAN으로 이미지를 생성해보며 안락하게 GAN을 익힐 수 있게 구성했다. 수학 공식은 줄이고 친절한 그림과 문장으로 개념 원리를 알려준다. www.hanbit.co.kr 참 시간이 빠르다고 느끼는 것이 처음 GAN과 관련된 책을 리뷰했었던 것이 2019년 말이었는데, 이제 3권 정도 리뷰를 했다. 2014년 Ian Goodfellow가 NIPS 2014 tutorial에서 처음 소개한 Generative Adversarial Network(GAN)이란 기술이 다양한 분야에 접목되기도 하고, 이를 활용하려는 사람들이 많아지기에 이렇게 사람들에게 쉽게 기술의 ..
(해당 포스트에서 소개하고 있는 "진지한 파이썬" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) 진지한 파이썬 파이썬 고수가 되고 싶은 개발자를 위한 실전 프로그래밍 지침서. 파이썬의 기능과 능력을 제대로 활용해 프로그램을 체계적으로 구축하는 방법을 소개한다. 문서화, 버전 관리, 시간대 설정 방 www.hanbit.co.kr 혹시 파이썬으로 개발 업무를 하다가 막 한계가 느껴진 경우가 있을지 궁금하다. 사실 나도 회사에서는 파이썬으로 작업을 많이 하지만, 일반적인 업무를 하는데 있어서는 그냥 여타 파이썬 입문책에 나와있는 문법이나 기법으로 해결되는 경우가 많다. 그런데 문제는 성능을 개선하려고, 다른 오픈소스 코드를 분석하다 보면, 앞에서 많이 봤던 그런 입문책에서는 소개되지 않는 문법이나 패키지들..
아마 강화학습을 공부하는 사람이라면 Introduction to Reinforcement Learning이란 책은 거의 다 접해봤을 것이다. (무료로 제공되기도 하고, 참고로 번역본도 있어서 워낙 읽기가 쉬워졌다.) 사실 요새 유행하는 심층 강화학습을 이해하기 위해서는 기본적인 강화학습 이론에 대한 이해가 선행되어야 하고, 그 관점에서 보면 해당 책은 이론의 전개나 증명이 자세하게 다뤄진 거의 유일한 강화학습 책이 아닐까 싶다. 그런데 그렇다고 뭔가 강화학습 이론을 실제로 적용해보고자 하는 사람은 이 책에서 언급된 SARSA나 Q-learning 이론을 구현해볼려고 딱 보면 난감하게 느낄 수 있다. 그도 그럴 것이 이 책은 프로그래밍 책이 아닌 엄연한 강화학습 이론서이기 때문에 자세한 알고리즘은 pseu..
MIT openlearninglibrary에서 perceptron 관련 좋은 내용이 있어 공유해본다. 참고로 이전에도 한번 perceptron 관련 내용을 다룬 적이 있다. [Machine Learning] Perceptron Learning Algorithm (PLA) *잘못된 내용을 전달할 수도 있으므로 참고하시기 바랍니다. 가령 대출을 심사하는 은행원이라고 가정을 해보자. 이때 최종 목적은 돈을 잘 갚을 거 같은 사람한테 돈을 빌려주고, 그에 대한 이 talkingaboutme.tistory.com Linear separability \(x\)와 \(y\)로 이뤄진 어떤 dataset \(\mathcal{D}_n\)이 있는 상태에서 해당 dataset 전부를 통틀어 아래의 수식을 만족하는 param..
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