https://research.google/pubs/ Publications – Google Research Google publishes hundreds of research papers each year. Publishing our work enables us to collaborate and share ideas with, as well as learn from, the broader scientific community. research.google
https://machinelearning.apple.com/research/ Research Explore advancements in state of the art machine learning research in speech and natural language, privacy, computer vision, health, and more. machinelearning.apple.com
https://public.tableau.com/views/CVPR2023SubjectAreasbyTeamSize/Dashboard2a?:showVizHome=no CVPR 2023 Subject Areas by Team Size 예기치 않은 오류 예기치 않은 오류가 발생했습니다. 이 오류가 계속 발생하면 Tableau Server 관리자에게 문의하십시오.... public.tableau.com 가트너 사이클 보다는 비전쪽 트렌트 훑기 좋은 것 같다.
homepage : http://www.d2l.ai/index.html Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.0-beta0 documentation www.d2l.ai GitHub : https://github.com/d2l-ai/d2l-en GitHub - d2l-ai/d2l-en: Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 400 universi Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 400 univ..
맥과 리눅스를 사용하고 있어서 한글 문서는 편집 못하겠구나 생각했다가, 찾아보니 좋은 사이트가 있어서 공유한다. 네이버 짱짱 네이버오피스 사이트에 접속한 후 HWP파일을 업로드하면 됩니다. ① 사이트 접속: https://office.naver.com ② 열기버튼을 클릭 ③ 파일 선택 ④ 편집 후 저장
이 레포에서 Machine Learning 관련된 레포들을 지속적으로 업데이트 해주고 있다. 깔끔한 정리도 한 몫 했지만, 무엇보다 어떤 분야에 대해 전혀 모를 때 꽤 도움이 많이 될 것 같다. https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python GitHub - ml-tooling/best-of-ml-python: 🏆 A ranked list of awesome machine learning Python libraries. Updated weekly. 🏆 A ranked list of awesome machine learning Python libraries. Updated weekly. - GitHub - ml-tooling/best-of-ml-python: 🏆 A r..
https://www.rapidtables.com/web/color/RGB_Color.html RGB Color Codes Chart 🎨 RGB Color Codes Chart RGB color picker | RGB color codes chart | RGB color space | RGB color format and calculation | RGB color table RGB color picker RGB color codes chart Hover with cursor on color to get the hex and decimal color codes below: RGB color www.rapidtables.com
Computer Vision에서 AR/VR 분야를 위한 워크샵인 CV4ARVR이 있다. Meta 및 CMU 등에서 후원하고 있으며, 2022 6월 기준 여섯 차례 진행을 했다고 한다. Paper List들을 보면 꽤 유익한 논문들이 많다. 심지어 Yaser Sheikh의 세션도 포함되어 있음. 2019 https://xr.cornell.edu/workshop/2019/program CV4ARVR 2019 Program — XR @ Cornell Third Workshop on Computer Vision for AR/VR June 17, 2019, Long Beach, CA Organized in conjunction with CVPR 2019 xr.cornell.edu 2020 https://xr.co..
sklearn 패키지의 train_test_split 모듈을 사용하다가 random_state 값은 왜 42를 사용할까라는 궁금증이 생겨 구글링을 하던 도중에 알아낸 사실이 있다. (이외에 다른데서도 42라는 숫자를 종종 보았었다.) 여기서 random_state 값은 데이터 분할시 셔플이 이루어지는데 이를 위한 시드값이며, some number 이다. 1로 설정하거나 2로 설정해도 어떤 int 값 숫자를 사용할 때마다 처음 나눌 때 항상 동일한 출력을 얻는다는 것이다. 어떤 기사(https://www.joongang.co.kr/article/21790238)에 의하면 아래와 같다. 영국 작가 더글러스 애덤스의 SF소설 "은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서"에 등장하는 한 외계 종족은 삶과 우주,..
NVIDIA Jetson Benchmarks 참고자료 https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-benchmarks Jetson Benchmarks Jetson is used to deploy a wide range of popular DNN models and ML frameworks to the edge with high performance inferencing, for tasks like real-time classification and object detection, pose estimation, semantic segmentation, and natural language processi developer.nvidia.com Jetson is used t..
어떤 이미지에서 특정 객체의 사이즈를 측정하고 싶은데, 복잡한 이미지 편집 프로그램을 깔기 귀찮을 때 사용하기 좋은 툴이 있습니다. 이미지의 특정 객체 사이즈를 측정하고 싶을 때 스크린샷을 떠서 아래 페이지에서 복붙 하고, 드래그하여 픽셀 사이즈를 측정 할 수 있습니다. https://www.rapidtables.com/web/tools/pixel-ruler.html 제가 자주 사용하는 프로그램들의 아이콘의 사이즈를 측정해보았습니다. 40x40 pixel 네요. 그 외에 웹 페이지에서 사이즈를 측정할 수 있는 크롬 확장 프로그램도 있습니다. https://chrome.google.com/webstore/detail/page-ruler-redux/giejhjebcalaheckengmchjekofhhmal ..
Github 에서 지원하는 이모지들은 아래와 같이 사용 할 수 있다. 사이트 참조하면 좋을 것 같다. https://www.webfx.com/tools/emoji-cheat-sheet/ Emoji cheat sheet for GitHub, Basecamp and other services Emoji codes used by GitHub, Basecamp, Slack and other services. Searchable. With emoji meanings. www.webfx.com
원문 : www.technologyreview.kr/ai-data-errors-warp-machine-learning-progress/ AI 학습시키는 데이터세트, 믿을만한가? - MIT Technology Review 테스트 데이터 결함으로 머신러닝에 대한 사람들의 생각은 왜곡되었다. www.technologyreview.kr IT의 새로운 연구에 따르면, 가장 많이 인용된 AI 데이터세트 10개가 라벨 오류로 가득하며 그 결과 관련 분야에 대한 사람들의 생각이 왜곡되고 있다. 데이터 백본(Data Backbone): 데이터 세트는 AI 연구의 근간을 이루지만, 이 보다 더 중요한 것도 있다. 시간이 흐름에 따라 AI 기능이 어떻게 발전하는지를 파악하기 위한 방법으로 연구진이 머신러닝 모델 평가에 사용..
논문 : arxiv.org/abs/1803.09010?fbclid=IwAR3UCFY0fnEHlCSZjdVEW1iR1IXlFtQyQ458abbYW4MhtTs4Pd4U22xNJ-c Datasheets for Datasets The machine learning community currently has no standardized process for documenting datasets, which can lead to severe consequences in high-stakes domains. To address this gap, we propose datasheets for datasets. In the electronics industry, every compone arxiv.org 참고자료 : s..
자연어 처리를 위해 만들어진 Transformer 가 최근 Vision 분야에 적용되기 시작했는데, 아래 사이트에서 CIFAR-10 이미지 분류에 적용된 Vision Transformer 의 Self-Attention 패턴을 시각화해서 보여주고 있다. epfml.github.io/attention-cnn/ Visualization of Self-Attention Maps epfml.github.io
며칠 전에 RLKorea(Reinforcement Learning KR) 에서 진행된 "2020 나 혼자 RL 한다" 에서 발표 영상이 공유되었다. 관련된 링크를 블로그에 공유해둔다. 이따금씩 느끼는 거지만 정말 좋은 세상에 살고있다 :) 발표 영상 중 개인적으로 관심있는 부분은 강화학습 기반 object tracking 을 이용하여 bbox labeling 하는 에이전트를 만드는 것 이였는데, 아직 강화학습에 대한 이해가 제대로 가지 않아서 10% 정도 밖에 이해가 가지 않았다. 다시 강화학습 제대로 공부하고 살펴봐야겠다. 2021년에는 강화학습을 공부하는 걸로... (라고 말하려 했지만 누군가 나에게 아직 2020년 안지났다고 했다 ㅋㅋㅋ) 올해가 가기전 시작하는 걸로... RLKorea 와 관련된 ..