인공지능 5

Self-Supervised Learning 용어 정리

지금이야 덜하지만 처음 공부를 할 때는 용어를 몰라 헤매는 일이 많이 생긴다. 이것저것 얕게나마 알게 된 지금, 한번 용어들을 정리해 보려 한다. - Human-annotated label 사람이 직접 레이블링을 한(어떤 사진인지 구분해둔) 것들을 의미한다. - Pseudo label pretext tasks를 위해 data attributes 가 된 것들의 레이블을 뜻한다. 아주 쉬운 예를 들면 개 사진을 90도 회전시킨 뒤 수도레이블을 '90도'라고 할 수 있을 것이다. (pretext task가 몇 도 회전시킨 것인지 맞추는 거라 생각하자.) - Pretext Task 무언가 문제를 풀기 위해서 pre-designed된 tasks를 뜻한다. visual features가 pretext tasks의 ..

인공지능 2021.05.15

컴퓨터 비전(Computer Vision) 학회 정리(Conferences)

인공지능 관련 학회는 이 링크를 참고하자. scholar.google.co.kr/citations?view_op=top_venues&hl=ko&vq=eng_artificialintelligence 개인적으로 많이 찾아보는 학회는 다음과 같다. -> 다 최상위 급이다. ICLR NeurIPS CVPR ICCV ECCV ICML AAAI Neurocomputing IJCV CV관련 학회들을 간략하게 나마 정리해봤다. 서열을 나열하기 위함은 아니지만 어느정도의 영향력인지 알아두기 위해 대략적으로 나눠보았다. 주관적이며 절대적이지 않다! 같은 급 내부의 순서는 h5 - index가 높은 순이다. 대충 본거라 정확하지 않다. 1. S급 학회들 - IEEE Conference on Computer Vision an..

인공지능 2021.02.02

Find-S 알고리즘과 같은 RULE BASED MACHINE LEARNING 의 단점은 무엇일까요?

https://www.edwith.org/machinelearning1_17/forum/10369 에듀케이션위드 : edwith 에드위드(edwith)는 네이버(NAVER)와 커넥트재단(CONNECT)이 제공하는 온라인 강좌(MOOC : Massive Online Open Course) 교육 플랫폼입니다. 에듀케이션위드(education with) 에드위드(edwith)로 분야별 명품 강좌를 무료(Free Course)로 수강하세요. www.edwith.org 본 링크를 통해 올라온 질문에 대한 본인의 답변 수많은 parameter간의 규칙을 직접 선별하여 적용시켜야 하는데 parameter의 개수가 많아지면 그게 힘들어집니다. 또는 선택의 경계가 불명확한 경우도 있습니다. 또한 각각의 값에는 noise..

인공지능 2019.08.02

MLE의 단점은 무엇이고, 이를 MAP는 어떻게 보완했나요? 또한, MAP는 어떤 단점이 있을까요?

https://www.edwith.org/machinelearning1_17/forum/10368 에듀케이션위드 : edwith 에드위드(edwith)는 네이버(NAVER)와 커넥트재단(CONNECT)이 제공하는 온라인 강좌(MOOC : Massive Online Open Course) 교육 플랫폼입니다. 에듀케이션위드(education with) 에드위드(edwith)로 분야별 명품 강좌를 무료(Free Course)로 수강하세요. www.edwith.org 해당 링크를 통해 올라온 질문에 대한 본인의 답변 MLE는 관측 결과에 따라 값의 변화가 매우 민감하게 움직인다는 것이 단점입니다. 관측수 즉 관측빈도가 높으면 이 문제는 해결되겠지만 그렇지 않을 경우 관측결과의 정확성이 떨어지는 케이스에 대해(극..

인공지능 2019.08.02
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