Euisuk's Dev Log

「서쿠 개발노트⭐」

[CV Notes] Lecture 17 - 3D Vision

[CV Notes] Lecture 17 - 3D Vision 다음은 아래 Lecture에 대한 요약 및 필기 내용을 정리한 것입니다. 틀린 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙌 Course Website: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/teaching/eecs498/ Instructor: Justin Jo...

Posted by Euisuk's Dev Log on August 14, 2024

[CS294] Deep Unsupervised Learning: Introduction

[CS294] Deep Unsupervised Learning: Introduction 다음은 아래 “Berkeley CS294 강의”에 대한 요약 및 필기 내용을 정리한 것입니다. 틀린 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙌 Course : CS294-158 SP24 Deep Unsupervised Learning Instructor: Pi...

Posted by Euisuk's Dev Log on August 14, 2024

[NLP] 4. Natural Language Embeddings

[NLP] 4. Natural Language Embeddings Natural Language Embeddings 자연어 처리(NLP)에서 텍스트 데이터를 효율적으로 다루기 위해 다양한 자연어 임베딩 기법(Natural Language Embedding)이 사용됩니다. 이번 포스트에서는 이러한 기법들을 자세히 설명하고, 각 기법의 예시를 통해 이...

Posted by Euisuk's Dev Log on July 29, 2024

[NLP] 3. Natural Language Preprocessing

[NLP] 3. Natural Language Preprocessing 자연어 처리(NLP) 개요 자연어 처리의 일반적인 순서 자연어 처리는 음성을 텍스트로 변환하고, 해당 텍스트를 분석 및 의미를 추출한 뒤, 이를 다시 음성으로 변환하는 과정을 포함합니다. (아래 그림 참고) 이 과정은 크게 STT(Speech t...

Posted by Euisuk's Dev Log on July 29, 2024

[NLP] 2. Steps of Text Analytics

[NLP] 2. Steps of Text Analytics Steps of Text Analytics 텍스트 분석은 비정형 텍스트 데이터를 구조화하고 유의미한 정보를 추출하기 위한 일련의 과정입니다. 해당 포스트에서는 텍스트 분석의 주요 단계를 순차적으로 소개하여, 각 단계에서 수행되는 작업과 그 중요성을 설명하겠습니다. ① STEP 1. 정...

Posted by Euisuk's Dev Log on July 28, 2024

[NLP] 1. Introduction to Text Analytics

[NLP] 1. Introduction to Text Analytics Introduction to Text Analytics Text Analytics는 문서(text)와 같은 비정형 데이터를 분석하여 그 속에 포함된 의미 있는 정보를 추출하는 과정을 의미합니다. 이는 자연어 처리(Natural Language Processing, NL...

Posted by Euisuk's Dev Log on July 28, 2024

[기업] NVIDIA와 GPU 이야기

[기업] NVIDIA와 GPU 이야기 NVIDIA와 GPU 이야기 딥러닝, LLM, ChatGPT 등 이제는 인공지능 하면 GPU를 빼놓고 얘기할 수 없습니다. 현재 순위권에서 좀 밀려난 모델들이긴하지만, 이러한 LM(대형언어모델, Language Model) 역시 GPU (Graphics Processing Unit)로 학습된 것을 확인...

Posted by Euisuk's Dev Log on July 25, 2024

[Graph] 4장. Graph Neural Networks: Algorithms

[Graph] 4장. Graph Neural Networks: Algorithms Introduction 그래프 구조 데이터는 복잡한 관계와 상호작용을 모델링하는 데 매우 유용합니다. 이러한 데이터를 효과적으로 분석하고 학습하기 위해 그래프 신경망(Graph Neural Networks, GNN)과 그래프 임베딩(Graph E...

Posted by Euisuk's Dev Log on July 18, 2024

[Graph] 3장. Graph Node Embedding Methods

[Graph] 3장. Graph Node Embedding Methods 1. 그래프 노드 임베딩의 필요성 그래프 노드 임베딩은 그래프의 각 노드를 저차원 벡터 공간으로 매핑하는 과정입니다. 이는 그래프 데이터를 기계 학습 알고리즘에 적용하기 쉽게 만들어줍니다. 여기서 중요한 질문은 다음과 같습니다. ...

Posted by Euisuk's Dev Log on July 18, 2024

[Graph] 2장. Graph Neural Networks

[Graph] 2장. Graph Neural Networks 1. GNN 개요 GNN(Graph Neural Networks)은 그래프 구조의 데이터를 처리하기 위해 개발된 딥러닝 방법입니다. 실제 세계의 많은 데이터가 그래프 형태로 표현될 수 있습니다: 소셜 네트워크: 사용자는 노드, 친구 관계는 엣지 분자 구조: 원자는 노드, 화학 ...

Posted by Euisuk's Dev Log on July 17, 2024