Euisuk’s Dev Log

[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: Pieter Abbeel Lecture # : L1. Introduction 본 강의는...

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

[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 이해를 돕고자 합니다. 🔎 Text Representatio...

NLP 강의노트 딥러닝 Python

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

[NLP] 3. Natural Language Preprocessing

1. 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 to Text)와 TTS(Text to Speech)로 나뉩니다. 1.1 자연어 처리...

NLP 강의노트 Python

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

[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. 정의 및 데이터 수집(Define & Collect) ...

NLP 강의노트 머신러닝 차원축소

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

[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, NLP) 기술을 활용하여 다양한 형태의 텍스트 데이터를 처리하고 분석함으로써 ...

NLP 강의노트 머신러닝

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

[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 확인할 수 있습니다. GPU란, 원래 그래...

NVIDIA IT지식 트렌드

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

[Graph] 4장. Graph Neural Networks: Algorithms

1. 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 Embedding) 기법이 개발되었습니다. 1.1 그래프 신경망 모델 vs 그래프 임베딩 그래...

Graph 딥러닝 PyTorch 개념정리

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

[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. 어떤 정보(WHAT)를 우리는 보존(preserve, e...

Graph 개념정리 딥러닝

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

[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 결합은 엣지 교통 네트워크: 교차로는 노드, 도로는 엣지 ...

Graph 개념정리 딥러닝

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

[Graph] 1장. 그래프와 GNN

1. 그래프란? 그래프는 현실 세계의 데이터를 표현하는 중요한 도구로 사용됩니다. 다양한 분야에서 그래프를 활용하여 관계와 구조를 모델링할 수 있습니다. 예시: 사회 과학: 소셜 네트워크에서 개인 간의 관계를 그래프로 표현할 수 있습니다. 예를 들어, 페이스북 친구 관계는 노드(사용자)와 에지(친구 관계)로 나타낼 수...

Graph 딥러닝 개념정리 수학