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[2023년 회고록] 스스로에게 진솔한 질문을 해보자그리고/일상 이야기 및 회고 2024. 1. 7. 15:08
뭘 했다고 벌써 2023년이 지나가고 있습니다.. 벌써 새해로 바뀐지, 일주일이나 지났지만 최근 계절학기를 열심히 듣고 있기 때문에 주말에서나 회고록을 작성하고 있습니다. 회고록이기에 조금은 편한 마음으로 작성하고자 하고, 반말을 섞어쓰기도하고, 또 갑자기 비공개처리 될 수도..? 그럼 2023년을 간단히 돌아보면서..! 1학기 CS 다중전공 및 운영체제 1학기에는 CS전공을 전체적으로 찍먹..?해보는 시간이었다. 찍먹이라고 하기에는 사실 운영체제랑, 컴퓨터구조론을 들었지만..ㅎㅎㅎ 사실 이렇게까지 어려울줄은 예상 못했고, 특히 운영체제 과목은 과제량이 너무 어마무시 + C로 코드 짜기 + 운영체제 특유의 길고 복잡한 코드 + 과제량까지 합해져서 변명일수도 있겠지만, 다른 과목들까지 공부를 조금 어렵게한..
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[PyTorchZerotoAll 내용정리] 11-2: ResNet [Deep Residual Learning for Image Recognition] CVPR 2016)ML&DL 이야기/Pytroch 2023. 11. 29. 21:04
Residual Learning(ResNet) Deep Residual Learning for Image Recogintion Identity Mappings in Deep Residual Networks Deep residual networks have emerged as a family of extremely deep architectures showing compelling accuracy and nice convergence behaviors. In this paper, we analyze the propagation formulations behind the residual building blocks, which suggest that the f arxiv.org 1. Abstract Is l..
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[금융공학개론(INE3083)]Portfolio Management Project using Markowitz Model and Time series(Using RNN, LSTM, GRU)전공&대외활동 이야기/전공 프로젝트 모음 2023. 11. 8. 22:37
목적 및 dataset 제공된 dataset.csv 파일에는 KOSPI & KOSDAQ의 1999-12-28 ~ 2020-12-30일 까지의 주식 종목들의 montly retrun data가 있다. 이를 이용하여 montly-rebalanced protfolio를 만들고 이에 따른 backtesting을 진행해라(제공된 dataset 파일은 학교에서 제공된 파일이라 따로 업로드하지 못했습니다) 참고한 자료 원자재 시장에서의 마코위츠 포트폴리오 선정 모형의 투자 성과 분석(김승현, 김성문 2013) 자료 및 About a few solvers for Markowitz portfolio selection problem(Bogusz Jelinski 2016) 자료를 참고하여 코드를 작성하였다. 프로젝트 개요 ..
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[PyTorchZerotoAll 내용정리] 11-1: GoogleNet(Inception Moudle) [Going deeper with Convolution] ILSVRC14, CVPR 2015)ML&DL 이야기/Pytroch 2023. 10. 10. 02:49
CNN에 관한 몇몇 부분을 더 추가적으로 다루는 파트이다. Inception Module (https://gaussian37.github.io/dl-concept-inception/ 를 추가로 참고하여 작성했습니다) 논문 링크: https://arxiv.org/abs/1409.4842 2014년 ILSVRC에서 우승한 모델인 Inception Model, 혹은 GoogLeNet 모델에 관해 알아보자(좋은 모델이지만 이후에 나온 ResNet에 밀려 잘 안보이는 슬픈 모델...) 기본적인 아이디어는 CNN의 네트워크를 더 깊게 만드는 것이다. CNN의 네트워크가 깊어지면 깊어질수록 더 다양한 필터를 사용하기에 성능이 일반적으로 좋아지지만...! Overfitting, Vanishing Gradient Pro..
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[PyTorchZerotoAll 내용정리] 10: Convolution Neural Network(CNN)ML&DL 이야기/Pytroch 2023. 10. 9. 10:55
Pytorch Zero To All 강의를 Base로 삼아서 내용을 작성 및 정리하였습니다 24.1.28: LGAimers강의 중 주재걸 교수님의 CNN 강의의 일부내용을 포함하였습니다 Basic Idea of CNN 기존의 이미지 기반 모델들의 경우, 여러 상이한 이미지 모델들에 관해서 잘 구분하거나, 파악하지 못하는 문제들이 있었다. 사람의 경우 이미지를 판단할 때 일부 특정패턴을 보고 그 중 전부가 아닌 일부가 이미지에 있다면 이를 보고 그 이미지를 판단한다. CNN의 경우에도 수많은 이미지 중 특정 패턴을 학습하여 이를 이용해 이미지를 확인하겠다는 것이 main Idea이다. 즉, 위의 이미지처럼, 여러 학습 데이터에서 특정한 패턴이 반복된다면, 이미지에서 해당 패턴이 존재하는 것을 학습한다. 이..
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[ML] Convolution 합성곱의 정의와 FFT 고속푸리에 변환에 관하여ML&DL 이야기/ML 2023. 10. 8. 22:04
아래의 자료들을 모두 참고하여 작성하였다 https://m.blog.naver.com/ycpiglet/222556985523 [신호및시스템] 컨볼루션(Convolution)이란? - 시스템을 몰라도 입력과 임펄스 응답을 통해 출력(결 신호 및 시스템(Signals and Systems)을 수강하면서 배우게 된 컨볼루션(Convolution) 사실 컨볼루션을 ... blog.naver.com 고속 푸리에 변환에 관한 부분은 아래의 영상을 참고하였다. https://www.youtube.com/watch?v=KuXjwB4LzSA&t=1178s Convolution이란 Convolution이란 합성곱이라고도 하다. 이는 선형 시불변(Linear Time-invarient system)시스템 h에 x라는 신호가..
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[ML] Regression과 Logit(승수)와 Sigmoid함수 그리고 Softmax함수ML&DL 이야기/ML 2023. 10. 2. 18:27
https://kevinitcoding.tistory.com/entry/%EB%94%A5-%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-%ED%9A%8C%EA%B7%80-%EB%B6%84%EC%84%9D%EC%9D%98-%EC%9D%B4%ED%95%B4-Logit-Sigmoid-Softmax https://www.youtube.com/watch?v=K7HTd_Zgr3w 딥 러닝을 위한 회귀 분석의 이해: Logit, Sigmoid, Softmax 안녕하세요. 모두의 케빈입니다. 딥 러닝과 심층 신경망을 보다 깊이 알기 위해서는 회귀 분석에 대한 이해가 선행되어야 합니다. 그래서 오늘은 회귀 분석의 정의부터 딥 러닝에 실제로 활용되 kevinitcoding.tistor..
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[ML] Entropy와 Negative log likelihood(NLL)ML&DL 이야기/ML 2023. 10. 2. 10:04
본 내용은 허민석님의 머신러닝 영상 중 엔트로피에 해당하는 50~53까지의 내용을 참고하여 작성하였습니다. Entropy(Shannon's Entropy)정보의 불확실성의 척도, 즉 정보의 불확실성이 높을 수록 얻을 수록 정보가 높다. 즉, 엔트로피는 정보를 표현하는데 있어서 필요한 최소 자원량, 확률이 적은(불확실성이 높은, p(x)가 작은) 애를 길게 코딩하고 확률이 큰 아이를 짧게 코딩한다는 원칙이다. 길이와 확률은 반비례하기에 -log로 표현되고, 엔트로피는 x에 따른 코드 길이에 대한 확률의 기댓값으로 표현된다. 확률이 균등하면 엔트로피는 최대이다(discrete 일때) 혹은 아래와 같이 표현도 가능함. Expectation 수식과 비교하면 즉, 정보의 양인 log2(1/pi)에 관한 기대값..