반응형 DATA_SCIENCE/Deep Learning22 [Review] The Expectation Maximization (EM) Algorithm 리뷰, review 안녕하세요, HELLO 대학원에서 공부 및 회사에서 업무를 진행하며, 최신 논문 그리고 프로젝트에 맞는 논문을 읽다 보니 머신러닝 분야의 권장 논문을 읽어보지 못했습니다. 그래서 학교 공부를 병행하며, 그동안 리서치하며 알게 된 8개 논문을 정해서 스터디를 진행하게 되었습니다. Linkedin을 통해서 업데이트를 진행하고 있으며, 영어로 정리해서 공유합니다. 이번에 살펴본 논문은 'Expectation Maxmization (EM) Algorithm'입니다. 데이터는 있지만, 이에 대한 분포를 모르는 상황에서, 데이터 분포를 구하는 방법입니다. EM step을 반복하면, 결국에는 Local maximum에 도달하지만, 위 결과가 global maximum에 도달하는지는 확신할 수는 없습니다. ■ Refe.. 2022. 11. 20. [Review] Statistical Modeling, The Two cultures 리뷰, review 안녕하세요, HELLO 대학원에서 공부 및 회사에서 업무를 진행하며, 최신 논문 그리고 프로젝트에 맞는 논문을 읽다 보니 머신러닝 분야의 권장 논문을 읽어보지 못했습니다. 그래서 학교 공부를 병행하며, 그동안 리서치하며 알게 된 8개 논문을 정해서 스터디를 진행하게 되었습니다. Linkedin을 통해서 업데이트를 진행하고 있으며, 영어로 정리해서 공유합니다. 이번에 살펴본 논문은 전통적인 통계 기반의 데이터 모델 (Data Modeling)과 알고리즘 모델 (Algorithmic Modeling)의 차이점과 알고리즘 모델링으로 개발할 필요가 있다고 정리한 "Statistical Modeling, The Two cultures" 입니다. 논문의 저자는 Leo Breiman (1928 ~ 2005)으로, 버.. 2022. 11. 19. [Review] The Matrix Calculus You Need For Deep Learning 리뷰, review 안녕하세요, HELLO 대학원에서 공부 및 회사에서 업무를 진행하며, 최신 논문 그리고 프로젝트에 맞는 논문을 읽다 보니 머신러닝 분야의 권장 논문을 읽어보지 못했습니다. 그래서 학교 공부를 병행하며, 그동안 리서치하며 알게 된 8개 논문을 정해서 스터디를 진행하게 되었습니다. Linkedin을 통해서 업데이트를 진행하고 있으며, 영어로 정리해서 공유합니다. 이번에 살펴본 논문은 딥러닝에서 사용되는 행렬 연산 (Matrix calculus)와 이에 대한 기본 지식을 정리한The Matrix Calculus You Need For Deep Learning입니다. ■ Reference Must Read Papers for Data Science, ML, and DL (LINK) Papers You Must .. 2022. 11. 18. [Review] Tidy Data 리뷰, review 안녕하세요, HELLO 대학원에서 공부 및 회사에서 업무를 진행하며, 최신 논문 그리고 프로젝트에 맞는 논문을 읽다 보니 머신러닝 분야의 권장 논문을 읽어보지 못했습니다. 그래서 학교 공부를 병행하며, 그동안 리서치하며 알게 된 8개 논문을 정해서 스터디를 진행하게 되었습니다. Linkedin을 통해서 업데이트를 진행하고 있으며, 영어로 정리해서 공유합니다. 이번에 살펴본 논문은 지저분한 데이터(Unclean data)를 정리하는(Tidying) Hadley Wickham가 작성한 Tidy Data입니다. ■ Reference Must Read Papers for Data Science, ML, and DL (LINK) Papers You Must Read (PYMR) (LINK) ■ 마무리 'Tidy .. 2022. 10. 1. 이전 1 2 3 다음 반응형
