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최대 우도 추정과 베이즈 정리의 간단한 수학적 증명

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Intro 이 포스트 를 통해 베이즈 정리와 머신러닝 사이의 연관성에 대해서 살펴봤다. 그러나 자세한 수학적인 증명이 없기 때문에 받아들이기 힘든 부분이 있어 간단한 예제와 함께 수학적인 증명을 통하여 어떻게 parameters를 찾는 것인지 알아보고자 한다.

베이지안 통계와 머신 러닝

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Intro 학부 인공지능 수업, 컴퓨터 비전 수업의 Generative Model들을 배우면서 prior가 어쩌니, 확률분포에서 샘플링을 하니 마니 하는 이야기를 들은 적이 있다. 빈도론자로만 자라온 내게는 와닿지 않는 내용이여서 외우기에 급급했었는데, 오토인코더에 흥미가 생겨 공...

RAdam 정리

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Intro 딥러닝을 이용한 학습 시에 가중치를 업데이트하기 위해 꼭 필요한 Opimizer, 그 중에 가장 많이 사용되는 것은 누가 뭐라고 해도 Adam optimizer일 것입니다. Adam optimizer는 adaptive learning rate를 기반으로 하는 특징을 가졌...

Python multiprocessing 파이썬 병렬처리

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Intro 파이썬의 병렬 처리 모듈 multiprocessing에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 병렬 처리를 공부하다보면 뭔가 뜨문뜨문 설명이 되어있어서 헷갈릴 때가 많았기 때문에, 제가 실제로 사용할 것 같은 부분들만 추려서 정리해놓으려고 합니다. Pool, Process와 공유를...

Factorization Machines - 추천 알고리즘

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Intro Recommender System의 다양한 알고리즘 중 Factorization machines 알고리즘에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 이 글은 해당 블로그의 내용을 기반으로 정리하였으며, 저처럼 삽질을 하루 이상 하신 분들에게 도움이 되고자 작성하였습니다. 또한 어려운...