Dates
2024
- » Spark에 대해 알아보기
- » Docker에 대해 알아보기
- » 일상 대화 요약 대회
- » Natural Language Processing
- » Document Type Classification, 문서 타입 분류
- » CV Generative Models
- » CNN 1-stage_Detector
- » CNN 2-Stage Detector
- » CNN Object Detection
- » Image Classification
- » CNN은 이미지의 어느 위치를 보고 있는걸까?
- » CNN Layer별 특징 탐구
- » CV vs. 고전 컴퓨터 비전
- » Layervisualization
- » Imageclassificationinference
- » Cam_visualization
- » backbone 이해하기 _ EfficientNet
- » backbone 이해하기 _ ResNet
- » backbone 이해하기 _ AlexNet, VGGNet
- » backbone 이해하기 _ CNN
- » CV 모델 구조
- » 고전 컴퓨터 비전
- » Computer Vision introduction
- » 아파트 거래금액 예측 대회
- » ML. 기본 ML 모델
- » ML. 파생 변수 선택방법
- » NLP 7. 자연어 이해(NLU) task
- » ML. 파생 변수 만들기
- » ML. 카테고리와 기타 변수 다루기
- » ML. 데이터 전처리
- » NLP 6. 자연어 처리를 위한 모델 학습
- » ISLP chapter 12 정리
2023
- » 패스트캠퍼스 그룹 스터디
- » Pytorch_huggingface tutorial 실습 (3)
- » Pytorch 파이토치 라이트닝
- » DL 전이학습
- » NLP 5. 문장 임베딩 만들기
- » huggingface 사전 학습 모델 사용해보기
- » Pytorch 딥러닝을 위한 pytorch의 동작 방법
- » Pytorch_DNN 실습 (3)
- » Pytorch_DNN 실습 (2)
- » Pytorch_DNN 실습 (1)
- » Pytorch_huggingface tutorial 실습 (2)
- » Pytorch_huggingface tutorial 실습 (1)
- » Pytorch_텐서 실습 2
- » Pytorch_텐서 실습 1
- » Pytorch_텐서 조작의 개념
- » Pytorch_환경설정
- » Pytorch_Pytorch
- » DL From Alexnet to ChatGPT
- » DL Recurrent Neural Network
- » DL Convolutional Neural Network
- » DL 성능 고도화 방법 III
- » NLP 4. 워드 임베딩 만들기
- » DL 다양한 최적화 방법
- » DL 성능 고도화 방법 II
- » DL 성능 고도화 방법 I
- » DL 모델 실습
- » DL 모델 학습법 IV, 손실함수
- » DL 모델 학습법 III, 역전파 (심화)
- » DL 모델 학습법 III, 역전파 (기초)
- » DL 모델 학습법 II, 경사 하강법
- » DL 모델 학습법 I, 다층 퍼셉트론
- » DL 개요
- » DL 구분 (2)
- » 딥러닝의 발전 5단계 (2)
- » ISLP chapter 6 정리
- » 딥러닝의 발전 5단계 (1)
- » DL 구분 (1)
- » NLP 3. 컴퓨터는 자연어를 어떻게 이해하는가
- » ISLP chapter 8 정리
- » NLP 2. 한국어 데이터 전처리
- » NLP 1. 자연어 처리 task
- » NLP 1-1. EDA + 전처리
- » ISLP chapter 5 정리
- » ISLP chapter 4 정리
- » ISLP chapter 3 정리
- » ISLP chapter 2 정리
- » jekyll을 이용한 포스팅 문법 정리