machine-learning (21)
- 인과적 구조 - April 21, 2017
- 경험적 위험 최소화 - April 21, 2017
- 딥 러닝과 표 형태의 데이터 - April 21, 2017
- 머신 러닝과 수학, 그리고 머신 러닝에 입문하기 - April 25, 2017
- 머신 러닝 모델을 만들기 - May 8, 2017
- 특징 추출(Feature Extraction)과 딥 러닝 - May 8, 2017
- 머신 러닝과 사회 과학 - May 8, 2017
- 앞으로 재미있을지도 모르는 주제들 - November 3, 2017
- 머신러닝 파이프라인 만들기 - August 14, 2019
- 머신 러닝 시스템에서 설정 관리하기 - May 22, 2021
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 1 - November 3, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 2 - November 4, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 3 - November 7, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 4 - November 7, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 5 - November 7, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 6 - November 7, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 7 - November 7, 2022
- OCR 회고 - January 2, 2023
- 언어의 손실 압축에 대하여 - February 15, 2023
- 이미지와 텍스트 생성 모델에 대해 - February 15, 2023
- Constitutional AI - July 31, 2023
deep-learning (13)
- Learning rate 튜닝 - January 1, 1
- 배치 정규화 - April 21, 2017
- 4차 산업 혁명 - April 21, 2017
- 딥 러닝 모형의 해석 - April 21, 2017
- 강화 학습과 행위자 기반 모형 - April 21, 2017
- 딥 러닝과 표 형태의 데이터 - April 21, 2017
- 배치 정규화 2 - April 21, 2017
- 특징 추출(Feature Extraction)과 딥 러닝 - May 8, 2017
- 앞으로 재미있을지도 모르는 주제들 - November 3, 2017
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding - October 16, 2018
- 머신러닝 파이프라인 만들기 - August 14, 2019
- Preliminary Explorations on UL2 and Second-order Optimizers - June 4, 2024
- Scaling Law, Architecture for Stability and Layer Stacking - September 11, 2024
eccv-2022 (7)
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 1 - November 3, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 2 - November 4, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 3 - November 7, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 4 - November 7, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 5 - November 7, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 6 - November 7, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 7 - November 7, 2022
tel-aviv (7)
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 1 - November 3, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 2 - November 4, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 3 - November 7, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 4 - November 7, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 5 - November 7, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 6 - November 7, 2022
- 텔 아비브와 ECCV 2022 여행기 7 - November 7, 2022
causality (6)
- 인과적 구조 - April 21, 2017
- 인과관계와 비모수 모형 - April 21, 2017
- 과학적 진술의 조건 - April 21, 2017
- 과학의 조건 - April 21, 2017
- 분석사회학과 인과적 설명 - April 21, 2017
- 인과관계를 어떻게 밝힐 수 있는가 - August 26, 2018
neural-network (6)
- Sequence to Sequence 모형 - April 20, 2017
- 배치 정규화 - April 21, 2017
- 4차 산업 혁명 - April 21, 2017
- 딥 러닝 모형의 해석 - April 21, 2017
- 베이지안 뉴럴 네트워크 - April 21, 2017
- 배치 정규화 2 - April 21, 2017
sociology (5)
- 상식과 사회학적 설명 - April 20, 2017
- 상식과 사회학적 설명 2 - April 21, 2017
- 비틀즈가 성공한 이유 - April 21, 2017
- 모래더미 모형 - April 21, 2017
- 분석사회학과 인과적 설명 - April 21, 2017
prediction (4)
- 상식과 사회학적 설명 2 - April 21, 2017
- 과학적 진술의 조건 - April 21, 2017
- 과학의 조건 - April 21, 2017
- 비틀즈가 성공한 이유 - April 21, 2017
review (4)
- 옥자 - June 29, 2017
- 버닝 - May 21, 2018
- The Last of Us Part II - June 27, 2020
- 진격의 거인 - April 10, 2021
explanation (3)
- 상식과 사회학적 설명 2 - April 21, 2017
- 비틀즈가 성공한 이유 - April 21, 2017
- 분석사회학과 인과적 설명 - April 21, 2017
language-model (3)
- 언어의 손실 압축에 대하여 - February 15, 2023
- 이미지와 텍스트 생성 모델에 대해 - February 15, 2023
- Constitutional AI - July 31, 2023
optimization (3)
- Learning rate 튜닝 - January 1, 1
- Preliminary Explorations on UL2 and Second-order Optimizers - June 4, 2024
- Scaling Law, Architecture for Stability and Layer Stacking - September 11, 2024
agent-based-modeling (2)
- 강화 학습과 행위자 기반 모형 - April 21, 2017
- 행위자 기반 모형과 하이퍼파라미터 최적화 - April 21, 2017
caffe2 (2)
- Caffe2와 딥 러닝 프레임워크 - April 25, 2017
- Caffe2에 대해 - April 25, 2017
data-analysis (2)
- 프로그래밍 언어와 재현 가능성 - April 21, 2017
- 딥 러닝과 표 형태의 데이터 - April 21, 2017
deep-learning-frameworks (2)
- Caffe2와 딥 러닝 프레임워크 - April 25, 2017
- Caffe2에 대해 - April 25, 2017
interpretability (2)
- 딥 러닝 모형의 해석 - April 21, 2017
- 비선형 모형의 해석가능성 - April 21, 2017
language-models (2)
- Preliminary Explorations on UL2 and Second-order Optimizers - June 4, 2024
- Scaling Law, Architecture for Stability and Layer Stacking - September 11, 2024
manifold (2)
- 클러스터링과 매니폴드 - April 21, 2017
- Wasserstein 거리 - April 21, 2017
ml-pipeline (2)
- 머신러닝 파이프라인 만들기 - August 14, 2019
- 머신 러닝 시스템에서 설정 관리하기 - May 22, 2021
politics (2)
- 더불어민주당 - May 8, 2017
- 자유주의적 정치의 이상 - May 8, 2017
pytorch (2)
- Caffe2와 딥 러닝 프레임워크 - April 25, 2017
- Caffe2에 대해 - April 25, 2017
reinforcement-learning (2)
- 강화 학습과 행위자 기반 모형 - April 21, 2017
- 강화학습에 대해 - May 21, 2017
science (2)
- 과학적 진술의 조건 - April 21, 2017
- 과학의 조건 - April 21, 2017
topology (2)
- 클러스터링과 매니폴드 - April 21, 2017
- Wasserstein 거리 - April 21, 2017
2017-presidential-election (1)
- 2017 대선 여론조사 분석 - May 1, 2017
4th-industrial-revolution (1)
- 4차 산업 혁명 - April 21, 2017
alignment (1)
- Constitutional AI - July 31, 2023
analytical-sociology (1)
- 분석사회학과 인과적 설명 - April 21, 2017
appreciation (1)
- 옥자 - June 29, 2017
architecture (1)
- Scaling Law, Architecture for Stability and Layer Stacking - September 11, 2024
attack-on-titan (1)
- 진격의 거인 - April 10, 2021
bayesian (1)
- 강한 사전 분포 - April 21, 2017
bayesian-inference (1)
- 베이지안 뉴럴 네트워크 - April 21, 2017
behaviorism (1)
- 강화학습에 대해 - May 21, 2017
big-data (1)
- 빅 데이터 - April 21, 2017
burning (1)
- 버닝 - May 21, 2018
causal-inference (1)
- 인과관계와 비모수 모형 - April 21, 2017
clustering (1)
- 클러스터링과 매니폴드 - April 21, 2017
cognitive-psychology (1)
- 강화학습에 대해 - May 21, 2017
comics (1)
- 진격의 거인 - April 10, 2021
common-sense (1)
- 비틀즈가 성공한 이유 - April 21, 2017
complex-system (1)
- 모래더미 모형 - April 21, 2017
configuration-system (1)
- 머신 러닝 시스템에서 설정 관리하기 - May 22, 2021
convergence (1)
- Wasserstein 거리 - April 21, 2017
data-analytics (1)
- 빅 데이터 - April 21, 2017
democracy (1)
- 자유주의적 정치의 이상 - May 8, 2017
distributed-processing (1)
- 빅 데이터 - April 21, 2017
empirical-risk-minimization (1)
- 경험적 위험 최소화 - April 21, 2017
feature-extaction (1)
- 특징 추출(Feature Extraction)과 딥 러닝 - May 8, 2017
game (1)
- The Last of Us Part II - June 27, 2020
generalized-addtive-model (1)
- 비선형 모형의 해석가능성 - April 21, 2017
generation-gap (1)
- K값 논란 - April 21, 2017
generative-model (1)
- 이미지와 텍스트 생성 모델에 대해 - February 15, 2023
gradient-boosting (1)
- 비선형 모형의 해석가능성 - April 21, 2017
high-dimensional-structure (1)
- 클러스터링과 매니폴드 - April 21, 2017
hyperparameter-optimization (1)
- 행위자 기반 모형과 하이퍼파라미터 최적화 - April 21, 2017
industrial-revolution (1)
- 4차 산업 혁명 - April 21, 2017
learning-rate (1)
- Learning rate 튜닝 - January 1, 1
liberal-politics (1)
- 자유주의적 정치의 이상 - May 8, 2017
mathematics (1)
- 머신 러닝과 수학, 그리고 머신 러닝에 입문하기 - April 25, 2017
measure-theory (1)
- Wasserstein 거리 - April 21, 2017
mechanism (1)
- 분석사회학과 인과적 설명 - April 21, 2017
memoir (1)
- OCR 회고 - January 2, 2023
mental-model (1)
- 강화학습에 대해 - May 21, 2017
model-making (1)
- 머신 러닝 모델을 만들기 - May 8, 2017
nonlinear-model (1)
- 비선형 모형의 해석가능성 - April 21, 2017
nonparametric-model (1)
- 인과관계와 비모수 모형 - April 21, 2017
open-source (1)
- Caffe2와 딥 러닝 프레임워크 - April 25, 2017
opinion (1)
- 더불어민주당 - May 8, 2017
overfit (1)
- 머신 러닝 모델을 만들기 - May 8, 2017
partial-dependence-plot (1)
- 비선형 모형의 해석가능성 - April 21, 2017
pipeline (1)
- 프로그래밍 언어와 재현 가능성 - April 21, 2017
policy (1)
- 4차 산업 혁명 - April 21, 2017
poll (1)
- 2017 대선 여론조사 분석 - May 1, 2017
probability-distribution (1)
- Wasserstein 거리 - April 21, 2017
programming-languages (1)
- 프로그래밍 언어와 재현 가능성 - April 21, 2017
reproducibility (1)
- 프로그래밍 언어와 재현 가능성 - April 21, 2017
residual (1)
- 잔차항 - April 21, 2017
rnn (1)
- Sequence to Sequence 모형 - April 20, 2017
sandpile-model (1)
- 모래더미 모형 - April 21, 2017
scaling-law (1)
- Scaling Law, Architecture for Stability and Layer Stacking - September 11, 2024
scikit-learn (1)
- 머신 러닝과 수학, 그리고 머신 러닝에 입문하기 - April 25, 2017
service (1)
- 머신러닝 파이프라인 만들기 - August 14, 2019
statistical-modeling (1)
- 인과적 구조 - April 21, 2017
tabular-data (1)
- 딥 러닝과 표 형태의 데이터 - April 21, 2017
tensorflow (1)
- Caffe2와 딥 러닝 프레임워크 - April 25, 2017
the-beatles (1)
- 비틀즈가 성공한 이유 - April 21, 2017
the-last-of-us-part-ii (1)
- The Last of Us Part II - June 27, 2020
underfit (1)
- 머신 러닝 모델을 만들기 - May 8, 2017
vote-counting (1)
- K값 논란 - April 21, 2017
wasserstein-distance (1)
- Wasserstein 거리 - April 21, 2017
social-science (1)