딥러닝/기타5

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  [Active Learning] Lightly ai, Active Learning 이란? 본 포스팅은 lightly ai 블로그 글의 요약 + 사견을 담고 있습니다. An overview of Active Learning methods (lightly.ai) An overview of Active Learning methods Learn about the advantages and disadvantages of Active Learning methods and which of them solves your problem. www.lightly.ai Why Active Learning? 라벨링에는 돈과 시간이 든다. 요즘엔 데이터를 수집할 수 있는 환경이 아주 잘 구축 되어있다. 하지만, 그 데이터를 전부 라벨링하고 저장하고 관리한다는 것은 현실적으로 불가능하다. 그래서 수집된 상태의 데이터,.. 딥러닝/기타 2023. 3. 1.

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  YOLO 가 세상을 지배한다!!! 딥러닝에 조금이라도 관심이 있는 사람이라면 Yolo 는 한 번쯤 듣거나 사용한 경험이 있을 것이다. 이유가 무엇일까? 성능이 좋아서? 물론 그것도 맞겠지만 Yolo 가 성공(?)한 이유는 쉬운 사용성에 있다. 이제 인공지능 시작하는 친구들에게는 미안한 이야기지만 어디가서 Yolo 해봤다 라고 말하지 말자. 개인적으로 별로 안 좋아 보인다. python 해봤냐는 질문에 print 해봤다! 랑 똑같은 말인 것 같다. 하고 싶었던 말은 "Yolo 는 너무 쉽다!" 이다. 그냥 사용하면 된다. 이것이 세상을 지배하는 첫 번째 단추이다. 누구든 알고 있는(알고 있다고 착각하게 만드는) 친숙한 인공지능 이기 때문이다. 이런 친숙함에서 오는 장점은 한 두가지가 아니다. SOTA Detector 가 나와도 사람들은 Y.. 딥러닝/기타 2023. 1. 23.

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  [ChatGPT] 입으로 TODO App 개발 요즘 ChatGPT 가 매우 핫 합니다. 이제 언어 모델이 통역, 문법 교정, 추천 시스템 등을 뛰어 넘어 어느정도 Chat 이 가능한 수준까지 올라왔습니다. 이 포스팅에서는 ChatGPT 를 제가 직접 사용해보고 이게 뭔지, 어떻게 사용할 수 있는지를 다룹니다. ChatGPT? ChatGPT 는 무지막지한 양의 데이터를 사용하여 학습한 "언어 생성 모델" 입니다. 직접 사용해보면 구글링해서 나오는 상위 노출 결과물 10개 정도를 잘 모아서 정리해서 알려주는 느낌입니다. 다시말해 뭔가 엄청나게 잘 생성해서 놀라울 정도로 잘 대답해 주지만 일반적으로 상상하는 인간을 지배할 AI 는 절대 아닙니다. "전교 1등" 제가 생각하는 한계점을 두가지 정도입니다. 1. 봤던 데이터 기반으로 대화를 생성하기 때문에 최.. 딥러닝/기타 2023. 1. 1.

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  [수학] Mahalanobis Distance 언제 쓸까 평소에 사용하는 많은 Distance 들이 있지만 anomaly detection 분야를 공부하면서 이름이 괴상한 Mahalanobis Distance라는 놈을 만났습니다. 이 Distance가 어떤 의미이고 언제 써야하는지 간략하게 느껴보겠습니다. 언제나 그랬듯이 야매입니다. 식 점 x와 분포 Q사이의 거리인데 공분산 역행렬 S^-1이 추가 되었습니다. 공분산 역행렬을 빼면 Euclidean Distance와 동일합니다. 의미 "어떤 점과 분포 사이의 거리" 초록점과 파란 분포사이의 거리를 어떻게 구할까요? 가장 가까운 파란점과의 거리를 구할 수도 있겠지만, 분포와의 거리니까 특정 점보다는 분포를 대변하는 어떤 특정 값을 사용하여 거리를 구하는게 조금 더 자연스러울 것입니다. 파란점들의 평균에 빨간점을.. 딥러닝/기타 2022. 9. 16.

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  Auto Encoder와 Variational Auto Encoder의 직관적 차이 VAE가 AE보다 좋다...? 학습도 이렇게.. 저렇게.. 하면 된다...? 정도만 알고 있었습니다. 누군가 둘이 뭐가 다르냐고 물어 봤을 때, "VAE가 AE 보다 좋아요" 라고만 말했던 기억이 있네요... 오늘은 이 답답함을 해소하고자 둘의 차이에 대한 직관적인 이해를 해보려 합니다. 이번 포스팅은 VAE와 AE의 차이에 대한 직관적 이해만을 목표로 합니다. Understanding Variational Autoencoders (VAEs) | by Joseph Rocca | Towards Data Science Understanding Variational Autoencoders (VAEs) Building, step by step, the reasoning that leads to VAEs. tow.. 딥러닝/기타 2021. 12. 18.