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글로벌 대기업 중심으로 초거대 AI가 개발되고, 상업화가 이루어지고 있습니다 우리나라의 경우, 국내 대기업을 중심으로 AI 트렌드(초거대 AI)를 따라가려는 움직임이 계속되고 있으며. 스타트업을 중심으로 초거대 AI를 활용하거나, 직접 중소형 AI 모델을 만들려는 추세가 이어지고 있습니다. 초거대 AI를 그대로 사용할 수도. 아니면 직접 AI 모델을 만들 수 있겠지만, 결국은 그 AI를 어떻게 활용할지. 어떻게 모델을 구축할지는. ○ Data Scientist ○ AI 전문가 가 만들어 갑니다. 이 글은 데이터 사이언티스트나 AI 전문가가 되고 싶은 분들을 위해 적어봅니다 ○ 그렇기에, 이 내용은 동생이나 후배, 친구를 위해. 좀 더 도움이 되었으면 하는 마음으로 작성했습니다 ○ 그렇기에, 기술적인 내용..

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ko//pubs/archive/45530.pdf종합 : ⭐⭐⭐⭐1. 논문 중요도 : 5 점2. 실용성 : 4 점설명 :  추천 시스템에 적용된 딥러닝 모델을 보고자 한다면, 가장 우선적으로 봐야 하는 논문 중 하나   - Candidate Generation 모델과 Ranking 모델로 Two-Stage로 추천을 진행   - 유투브 추천 시스템에서 적용되는 모델을 조금이나마 느낄 수 있음   - Feature 엔지니어링의 중요성   - 클릭률(CTR) 예측이 아닌, 시청시간(watch time)을 목적으로 딥러닝 모델을 학습 ( * 개인적인 의견이며, 제 리..

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* https://arxiv.org/pdf/1707.07435.pdf딥러닝을 적용한 추천 모델들을 전반적으로 소개하는 논문입니다.본 논문은 개인적으로 다음과 같은    1. 딥러닝을 적용한 추천 모델들의 맥락을 잡아주는 논문   2. 2019년 이후부터 현재까지 얼마나 딥러닝을 적용한 추천 모델이 발전했는지 보는 재미가 있는 논문 의미가 있었습니다. 추천 시스템에서의 딥러닝 모델추천 시스템이란?https://kmhana.tistory.com/30?category=882777  추천 시스템(Recommendation System) 시작*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 사람들이 "AI(인공지능)"하면 떠오르는 것이 무엇이 있을까요 얼굴인식이나 파파고와 같은 기계 번역기, 알..

앞으로 정리를 목표로 하고 있는 논문이나 방법론들을 정리하고자 합니다 실용적인 AI - Noisy Student : https://kmhana.tistory.com/33?category=838049 - Meta Pseudo Label : https://kmhana.tistory.com/33?category=838049 [논문요약] Meta Pseudo Labels(2021) *크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* https://arxiv.org/pdf/2003.10580v4.pdf 종합 : ⭐⭐⭐⭐ 1. 논문 중요도 : 5 점 2. 실용성 : 4 점 설명 : Semi-supervised Learning으로도 엄청난 성능을 기록한 훌륭한 방법.. kmhana.tistory.com - Out-of-Distrib..

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* https://arxiv.org/pdf/2003.10580v4.pdf종합 : ⭐⭐⭐⭐1. 논문 중요도 : 5 점2. 실용성 : 4 점설명 :  Semi-supervised Learning으로도 엄청난 성능을 기록한 훌륭한 방법론   - 학생을 가르치는 선생과, 그 선생님을 발전시키는 학생   - Semi-Supervised Learning의 가능성을 여김 없이 보여준 논문   - 엄청난 모델 크기를 자랑하고 있는 Transformer 계열 모델 사이에서, 상대적으로 매우 작은 모델로 고성능 기록!    - Noisy Student 논문을 함께 읽은 효과는 보너스 ( * 개인적인 의견이며, 제 리뷰를 보시는 분들에 도움드리기 위한 참고 정도로 봐주세요) 2020년 처음 ..

º 안녕하세요! "모든 사람에게 좋은 AI 모델을 만들겠다!"를 목표로 가지고 있는  Have A Nice AI : HANA 블로그 운영자. 이규민입니다잘 부탁드립니다! 딥러닝을 공부하면서 많은 블로그의 도움을 받았습니다.그래서 저 또한, 저의 글이저처럼 딥러닝과 머신러닝 등을 공부하고 계신 분들께 도움이 되었으면 좋겠네요! KYUMIN LEE저는 Data ScientistAI 전문가라는 이름의 직업을 가지고 있습니다 Education & Wor Experience   ○ KOREA. UNIV. 석사 (2018 ~ 2019)  ○ LG CNS : AI Engineer (2019 ~ 2021)     - 이미지 및 텍스트 AI 모델 개발     - 응용 AI 분야의 모델 개발  ○ KAKAO : Data ..

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 대표적 추천 시스템인 협업 필터링(Collaborative Filtering) 중 Memory-Based Approach에 대해서 다루어보았습니다 https://kmhana.tistory.com/31?category=882777 Have A Nice AI kmhana.tistory.com 지금 Part2 에서는 • 협업 필터링(Collaborative Filtiering)의 대표 접근법 Model-Based을 알아볼 예정입니다 - Matrix Factorization(행렬 분해) - Neural Network(신경망)의 간단한 소개 • 협업 필터링(Collaborative Filtiering)의 한계 • 그 밖의 방법론 소개 (* 언제든지 부족한 부분 알려주시면 반영하..

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 우리 일상생활에 녹아있는 "인공지능(AI)"에는 추천 시스템이 있다는 것을 소개해 드렸습니다 https://kmhana.tistory.com/30 Have A Nice AI kmhana.tistory.com 이제 부터는 조금 더 알고리즘 측면에서, 추천이 이루어지고 있는지 차근차근 뜯어 보겠습니다 가장 추천 알고리즘의 기본은 1) 협업 필터링(Collaborative Filtering) • Memory Based Approach - User-based Filtering - Item-based Filtering • Model Based Approach - 행렬 분해(Matrix Factorization) 2) 콘텐츠 필터링(Contents-Based Filtering) ..

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 사람들이 "AI(인공지능)"하면 떠오르는 것이 무엇이 있을까요 얼굴인식이나 파파고와 같은 기계 번역기, 알파고 같은 게 있을 겁니다 하지만, "AI(인공지능)"이 우리 일상생활에서 가장 잘 녹아있는 분야는 "추천(Recommendation)"일 것입니다 추천 시스템은 우리 주변에서 어떤 영화를 볼지(넷플릭스)나 어떤 동영상을 볼지(유튜브), 무엇을 살지(Amazon) 등을 추천해주고 있습니다! 이러한 추천 시스템은 우리의 패턴과 행동 파악하여, 무엇을 앞으로 더 좋아할지 예측합니다 https://medium.com/@springboard_ind/how-netflixs-recommendation-engine-works-bd1ee381bf81 How Netflix’s Re..

Transformer 설명 중 두 번째와 세 번째 파트 1. Transformer 구조 2. Position Encoding 3. 학습 방법 및 결과 "Position Encoding"와 "학습 방법 및 결과"에 대해서 소개해 드립니다! Transformer 의 구조에 대한 설명은https://kmhana.tistory.com/28 Have A Nice AI kmhana.tistory.com에서 요약해 두었습니다! https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ The Illustrated TransformerDiscussions: Hacker News (65 points, 4 comments), Reddit r/MachineLearning (2..