Bee's 데이터 과학

생성적 적대 네트워크 GAN이란?생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 새로운 데이터를 생성하는 머신러닝 시스템입니다. 이 인공지능 기술은 실제와 거의 구별할 수 없는 이미지, 텍스트, 음성, 동영상을 만들어내는 능력을 가지고 있습니다.  예를 들어, 페이스북 팀이 개발한 ExGAN은 in-painting GAN의 일종입니다. 아래 이미지에서 첫 번째 열은 원본 이미지, 두 번째 열은 기존 in-painting GAN을 사용해 눈 부위를 생성한 결과이며, 세 번째와 네 번째 열은 페이스북의 ExGAN이 생성한 눈 이미지입니다.🖌 in-painting GAN이란 사진에서 지워진 부분을 채워 넣는 GAN의 한 종류입니다.    이외에도 GAN은 이미지 분야에..

데이터 과학자로서, 또는 딥러닝/머신러닝 전문가로서, 최신 동향을 파악하기 위해 많은 논문을 읽는 것은 필수입니다. 이 글은 앤드류 응 교수님의 강의를 토대로 논문을 효과적으로 읽는 방법을 정리한 내용입니다.  눈문 추천 사이트는 아래 글을 확인해보세요.https://benn.tistory.com/54 AI/머신러닝 논문 사이트 추천대학원 공부가 끝나고 나태해지는 나를 위해 쓰는 논문 사이트 모음집! AI/머신러닝/딥러닝 분야에 공부의 끝은 없음으로 꾸준히 새로운 아키텍처와 이슈를 알아주는 게 중요하다 ⭐ 대학원 공benn.tistory.com  전반적인 팁관심 분야 선택: 자신이 연구하고자 하는 분야를 선택합니다. 예를 들어, 저는 컴퓨터 비전 분야의 이미지/영상 분류법에 관심이 많습니다. 앤드류 응 ..

코사인 유사도란?코사인 유사도는 두 벡터가 얼마나 유사한지를 측정하는 방법을 제공합니다. 이때 벡터의 크기는 결과에 영향을 미치지 않습니다.  예를 들어, 2차원 공간에서 두 벡터를 고려할 때, 코사인 유사도는 이 벡터들 사이의 각도에 대한 코사인 값을 계산합니다. 이 값은 -1에서 1 사이에 위치하며 다음과 같은 의미를 가집니다:값이 1이면 두 벡터가 동일함을 나타냅니다. (각도 = 0˚)값이 0이면 두 벡터가 완전히 직교함을 나타냅니다. (각도 = 90˚)값이 -1이면 두 벡터가 정반대임을 나타냅니다. (각도 = 180˚) 코사인 유사도는 두 벡터 간의 유사성을 측정하기 때문에 다양한 딥러닝 분야에서 널리 활용됩니다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP)에서는 단어 임베딩의 유사성을 계산하여 의미가 비슷..

커리어 전환을 생각하게 된 계기 + 내 배경고등학교를 졸업할 당시, 난 내 진로에 대해 확신이 없었다. 학교에서 그나마 좋아했던 과목은 물리였다. 숫자를 공식에 넣고 계산을 하면 정확한 답이 나오는 것과, 세상에 (웬만한) 모든 움직임이 수학적으로 설명될 수 있다는 사실에 매료되었던 것 같다. 그래서 단순한 이유로 대학교에서 물리학과 통계학을 전공하게 되었다. 통계학은 대학을 다니다 중간에 부전공으로 선택했는데, 단순히 물리만 전공하는 것보다 두 가지를 전공하는 게 더 나을 것 같았고, 통계학은 부전공 과목이 비교적 적어서 부담이 덜했기 때문이다. 그렇게 우연히 접하게 된 통계학은 생각보다 재미있었지만 당시에는 통계학 분야의 취업을 구체적으로 생각하지는 않았다. 대학 졸업 후, 잠시 고민한 끝에 대학교 ..