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응용 언어학 - 영어(Semantics)
응용 언어학 - 영어(Semantics) Sentential Semantics (sentence meanings) 문맥을 중요하게 생각하는 이론 Lexical Semantics (words meanings) 단어의 의미를 중요하게 생각하는 이론 Pragmatics (discourse Meanings) 화용론 1. 언어의 의미(The Meaning of Language) 우리가 아는 언어 의미있고 의미없는 단어(or 문장) - 나무, 난뭄 두가지 의미를 가지고 있는 단어(or 문장) - 배 같은의미를 갖는 다른 단어(or 문장) - 인간, 사람 반대의미를 갖는 단어(or 문장) - 살다, 죽다 실제 세상에 있는지 가상의 단어인지 구분(or 문장) - 말, 유니콘 문장이 참인지 거짓인지 판단 Semantic..
Deep Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Networks의 기본 Convolution Neural Networks weights와 biases를 가진 neurons(nodes)으로 구성되어있다. 각 neuron은 input을 받아 dot product(내적 연산)을 수행한 후에 비선형 함수에 통과시킨다 미분가능한 score func→ Loss func을 최소화 하는 방향으로 진행한다. input은 raw image pixels이다 The Activations of an example convnet architecture ConvNet(Convolution Networks) architecture INPUT → CONV → RELU → POOL → FC INPUT : ex. 32x32x3(width x hei..
Git 관리하는 법
Git 명령어 정리 1. git 저장소 처음 생성 git 저장소 생성 git init commit 하기위한 file 생성 echo "init git" >> README.mdgit 저장소 생성후 commit 한 후에 branch가 생성가능. commit 안하고 branch 생성할 경우 아래 error 메세지 발생 fatal: Not a valid object name: 'master' add, commit 진행 git add README.md git commit -m "init commit" local 저장소와 remote 저장소 연결 git remote add origin [git_URL] master branch 생성 후 push git branch -M master git push or..
A Tour of Machine Learning (3) - Machine Learninng algorithm brief review
Machine Learninng algorithm brief review Example 1 - spam filtering T : 스팸메일을 인식 P : filtering된 스팸메일의 % E : 사람이 labeling 한 이메일 데이터베이스 1. Linear classifiers & Nonlinear classifiers 수신자의 수에 따른 email의 개수로 판단. 수신자가 많아질 수록 spam일 가능성이 높다. 1을 기준으로 분류시 검은색 부분만큼의 error 발생 2를 기준으로 분류시 검은색 부분만큼의 error 발생 수신자 수를 기준으로 할 경우 error가 큼. -> 하나의 feature로는 문제를 완벽하게 해결할 수 없다. feature 추가 : 이메일 길이를 기준으로 spam mail 분류. ..
A Tour of Machine Learning (2) - Type of Machine Learning approach
Type of machine learning approach Three ML Types Supervised (inductive) Learning : Training data가 output을 포함하고 있다. Unsupervised Learning : Training data가 output을 포함하고 있지 않다. Reinforcement Learning : Action에 따라 보상을 주면서 적응하는 학습방법 머신러닝 학습 방법 및 모델 구조 학습 방법 학습 문제의 예시 감독 학습 인식, 분류, 진단, 예측, 회귀분석 비감독(무감독) 학습 군집화, 밀도추정, 차원축소, 특징추출 강화 학습 시행착오, 보상 함수, 동적 프로그래밍 모델 구조 표현 기계학습 모델 예 논리식 명제 논리, 술어 논리,Prolog 프로그..
A Tour of Machine Learning (1) - What is Machine Learning?
What is Machine Learning? A computer program is said to learn from experience E with respect to task T and performance measure P, if its performance at tasks T, improves with experience E - Mitchell, 1977 Machine learning is the systematic study of algorithms and systems that improve their knowledge or performance with experience - Peter A. Flach, 2015 => 특정 작업 T에서 획득한 경험적인 데이터 D를 바탕으로 모델 M을 자동으..
Introduction to Deep Learning
AI (Artificial Intelligence) Thriving field with many practical applications and active research topics. (실제 애플리케이션들, 연구 주제 활용에서 발전하고 있는 분야이다.) Look to intelligent software to automate routine labors (우리는 일상 노동의 자동화를 위하여 지능적인 소프트웨어를 찾는다.) 1. AI의 발전 과정 AI 기술을 이용한 체스, 바둑(알파고)이 인간보다 더 뛰어난 성능을 보이면서 AI(인공지능) 분야에 대한 관심과 연구에 더 많은 관심을 갖고 발전하는 계기가 되었다. 초기 AI는 이미지에서 형태추출하는 것에 불과했지만 이후 발전하면서 이미지의 객체 정보 추출에..
HUFS IT 탈중앙화 금융 서비스 알아보기
1. 금융의 중요성 다양한 금융 서비스 - 은행 - 신용 카드 회사 - 보험 회사 - 증권 회사 등 기존 금융 서비스의 문제 - 복잡한 절차 - 인증(KYC) 필요 - 불투명성 - 정보 비대칭(불법 고금리 등) - 금융 계좌 x : 전세계 20억명 2. 탈중앙화 금융(DeFi, 디파이) 탈중앙화 거래소(DEX), 대출 서비스, 예측시장 등 다양한 서비스 투명성, 중간 관리자 불필요, 효율적 2020.8.19 기준 - DeFi 시장의 현재 규모: 7.5조원 - 2019년 8월 대비 성장률 : 1227% - 2018년 8월 대비 성장률 : 2812% DeFi = 금융 레고 특징은 결합성(Composability) 하나의 앱이 다른 앱의 기능을 자유롭게 활용하거나, 서로 다른 여러 개의 앱이 마치 하나처럼 결..