๐Ÿข ETRI (2024.01.19)

๐Ÿ“Œ 01.18-TODO List:

1. DAOD์ ์šฉ




2. ์ฃผ์ค‘์— ํ•  ๊ฒƒ: Deep Learning 2024(Bishop)
- Chapter 2: Exercise ํ’€๊ธฐ.

- Chapter 3 ์ฝ๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ธฐ
3.2.1
3.2.2
3.2.3
3.2.4
3.2.5
3.2.6
3.2.7
3.2.8
3.2.9

3.3. Periodic Variables3.4. The Exponential Family3.5. Nonparametric Methods
3.5.1
3.5.2
3.5.3


3. ํ‘œ๋ณธ๋ถ„ํฌ

4. ํ†ต๊ณ„

5. ํ†ต๊ณ„์  ์ถ”๋ก 



 
 


 
 

 
 

๐Ÿš ์ถœ๊ทผ! (8:00 - 8:30)

๋ฒ„์Šค๊ฐ€ ์—ญ์‹œ ์ ค ํŽธํ•˜๊ธด ํ•œ๋ฐ ํ™•์‹คํžˆ ๋‹ต๋‹ตํ•˜๊ณ  ๋ฅ๊ณ ...
๋จธ๋ฆฌ์•„ํ”„๋‹ค

 
 
 
 

๐Ÿ“– ๊ณต๋ถ€! (9:00-12:00)

โˆ™ Deep Learning(Bishop 2024): Chapter 3 ์ด๋‹ค.
3.1. Discrete Variables
3.2. The Multivariate Gaussian:
3.2.1
3.2.2
3.2.3
3.2.4
3.2.5
3.2.6
3.2.7
3.2.8
3.2.9
3.3. Periodic Variables
3.4. The Exponential Family
3.5. Nonparametric Methods
3.5.1
3.5.2
3.5.3


 
์•„...ํ• ๊ฑฐ ๋“œ~~~๋ฆ…๊ฒŒ ๋งŽ๋‹ค ์ง„์งœใ…‹ใ…‹๐Ÿ˜ฑ
 
 
 
 
 

๐Ÿš ๋ฐฅ์ด๋‹ค ๋ฐฅ! (12:30~13:00)

๋งˆ์ฐฌ๊ฐ€์ง€๋กœ ๋™ํŽธ์ œ(ํ•œ์‹): ์œ ๋ฆฐ๊ธฐ? ๋ญ ๊ทธ๋Ÿฐ๊ฒŒ ๋‚˜์™”๋‹ค.
ํ›„์‹์œผ๋กœ๋Š” ๋‚ด๋ˆ๋‚ด์‚ฐ ๋…น์ฐจํ”„๋ผํ‘ธ์น˜๋…ธ (๋‚ด ์ตœ์• ๋‹คใ…Žใ…Ž)
 

 

 
 
 
 

 
 

๐Ÿ’ป ์ฝ”๋“œ ์ž‘๋™์‹œ์ผœ๋ณด๊ธฐ! (13:30-18:00)

์•„ ์Šˆ๋ฐค...์ง„์งœ ์•ˆ๋˜๋Š”๊ฑฐ ์ฒœ์ง€...
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 
 
 
 
 

 
 

๐Ÿš ํ‡ด๊ทผ! (18:30 - 19:00)

ํ‡ด๊ทผ์ด ์ œ์ผ ์ข‹๋‹ค๋Š” ์ง์žฅ์ธ์˜ ๋ง์— ๊ณต๊ฐ์ด ์ ์ ๋œ๋‹คใ…‹ใ…‹ใ…‹
์•„์นจ์ถœ๊ทผ๋•Œ๋ฌธ์— ๊ทธ๋ƒฅ ์กธ๋ฆฌ๋‹คใ…‹ใ…‹ ํ”ผ๊ณค๐Ÿฉธํ•˜๊ณ ใ… ใ… 



 
 
 
 

๐Ÿ‹๐Ÿป ์šด๋™! (19:00 -)

์ด์ œ 3๋Œ€ ์šด๋™๋ณด๋‹จ ์ข€ ๋” ์„ธ๋ถ„ํ™”ํ•ด์„œ A,B๋ฃจํ‹ด ์•ˆํ•˜๋Š” ๋‚ ์—๋Š” ๊ฐ€์Šด,์‚ผ๋‘, ๋“ฑ,์ด๋‘, ์–ด๊ป˜ ์œ„์ฃผ๋กœ ํ•ด๋ด์•ผ๊ฒ ๋‹ค.
์•„ ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๋ฐ๋“œ๋‚˜ ์Šค์ฟผํŠธ์˜ ๊ฒฝ์šฐ์—๋Š” ์กฐ๊ธˆ ํ…€์„ ๋‘ฌ์•ผ๊ฒ ๋‹ค...
๊ฒฉ์ผ๋งˆ๋‹ค ๋ฌด๊ฒ๊ฒŒ๋งŒ ํ•˜๋‹ค๋ณด๋‹ˆ ์˜คํžˆ๋ ค ํผํฌ๋จผ์Šค๊ฐ€ ์•ˆ๋‚˜์˜ค๋Š” ๋Š๋‚Œ?
๊ทธ๋ž˜์„œ ์Šค์ฟผํŠธ์™€ ๋ฐ๋“œ์˜ ๊ฒฝ์šฐ์—๋Š” ์ผ์ฃผ์ผ์— 1~2๋ฒˆ์ •๋„๋งŒ ๋ณธ์„ธํŠธ๋ฌด๊ฒŒ๋กœโ—๏ธ
๋‚˜๋จธ์ง€๋Š” ํ‰์†Œ๋“œ๋Š” ๋ฌด๊ฒŒ์˜ 8~90%์ •๋„์˜ ์ค‘๋Ÿ‰๋งŒ ๋“ค์–ด์•ผ๊ฒ ๋‹น
 
 

๐Ÿ‹๐Ÿป ์šด๋™ ์›”๊ฐ„ ๊ณ„ํš:

A→(๋ฒค์น˜,์‚ผ๋‘)→B→(๋ฐ๋“œ+๋“ฑ,์ด๋‘)→A→(๋ฒค์น˜,์‚ผ๋‘)→B→
(๋ฐ๋“œ+๋“ฑ,์ด๋‘)→A→(๋ฒค์น˜,์‚ผ๋‘)→B→(๋ฐ๋“œ+๋“ฑ,์ด๋‘)→A→(๋ฒค์น˜,์‚ผ๋‘)→
B→(๋ฐ๋“œ+๋“ฑ,์ด๋‘)→A→(๋ฒค์น˜,์‚ผ๋‘)→B→(๋ฐ๋“œ+๋“ฑ,์ด๋‘)→A→
(๋ฒค์น˜,์‚ผ๋‘)→B→(๋ฐ๋“œ+๋“ฑ,์ด๋‘)→A→(๋ฒค์น˜,์‚ผ๋‘)→B→(๋ฐ๋“œ+๋“ฑ,์ด๋‘)→
 

๐Ÿ‹๐Ÿป ์ด๋ฒˆ์ฃผ:

(๋ฐ๋“œ+๋“ฑ,์ด๋‘)→A→(์ธํด๋ผ์ธโˆ™๋””ํด๋ผ์ธ๋ฒค์น˜, ์‚ผ๋‘)→B→(๋ฐ๋“œ+๋“ฑ,์ด๋‘)→A→(๋ฒค์น˜,์‚ผ๋‘)
 

๐Ÿ‹๐Ÿป ์˜ค๋Š˜:  ๋ฐ๋“œ+๋“ฑ,์ด๋‘


 

 
 

๐Ÿ“Œ TODO List:

1. DAOD์ ์šฉ




2. ์ฃผ์ค‘์— ํ•  ๊ฒƒ: Deep Learning 2024(Bishop)
- Chapter 2: Exercise ํ’€๊ธฐ.

- Chapter 3 ์ฝ๊ณ  ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ธฐ
3.1. Discrete Variables
3.2. The Multivariate Gaussian

3.2.1

3.2.2

3.2.3

3.2.4

3.2.5

3.2.6

3.2.7

3.2.8

3.2.9
3.3. Periodic Variables
3.4. The Exponential Family
3.5. Nonparametric Methods

3.5.1

3.5.2

3.5.3




3. ํ‘œ๋ณธ๋ถ„ํฌ

4. ํ†ต๊ณ„

5. ํ†ต๊ณ„์  ์ถ”๋ก 


 

'2024 winter > ETRI(์ผ์ƒ)' ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๊ธ€

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