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국문과 유목민

[일일리포트] Day 14 (RNN 계열)

해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수는 없기에 핵심 이론과 코드를 요약해서 올리고 있기에 내용이 부족할 수 있습니다. ▶ Today I Learned (핵심 요약 정리) RNN Sequential data는 몇 개의 입력이 들어올 지 모르기 때문에 CNN을 사용할 수 없다. Naive Sequence Model을 활용하게 되면, 과거에 내가 고려해야 하는 정보가 계속 늘어나게 된다. 따라서 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법은 과거의 볼 데이터를 한정해 놓는 것이다. 이러한 모델을 Autoregressive model(자기회귀 모델)이라고 한다. MarkovModel First-orde..
IT 견문록/2022_부스트캠프 AITech 3기(100일) 2022. 2. 8. 22:40
[일일리포트] Day 04

해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수 없어, 핵심 이론과 코드 위주로 정리하고 있기에 내용이 부족할 수 있습니다. ▶ Today I Learned (핵심 요약 정리)BayrsianStatistic (베이즈 통계학 기초)조건부 확률: 베이즈 통계학을 이해하기 위해서는 조건부 확률의 개념을 우선적으로 이해해야 한다. 조건부 확률은 사건 B가 일어난 상황에서, 사건 A가 일어날 확률이다.$$P(A\cap B) = P(B)P(A|B)$$베이즈 정리: 베이즈 정리는 조건부 확률을 이용하여, $A$라는 새로운 정보가 주어졌을 때 $P(B)$로부터 $P(B|A)$를 계산하는 방법을 제공한다.$$P(..
IT 견문록/2022_부스트캠프 AITech 3기(100일) 2022. 1. 20. 23:26
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