전체 글 썸네일형 리스트형 <판교의 젊은 기획자들> - 존재하지 않던 시장을 만든 사람들 "특별한 것이 더 특별해진 요즘이구나." 집에서 핸드폰을 하며 보내는 시간이 많아진 요즘, 쏟아지는 콘텐츠 가운데서도 유독 눈길이 가는 것들이 있다. 엄지 손가락 하나로 휙 넘어가는 인스타그램의 조그만 화면 속에서도 자꾸만 보고 싶은 인플루언서들이 있다. 수동적으로 콘텐츠를 소비하는 나지만, 꼭 검색해서 새로운 영상을 찾아보는 유투버들도 간간이 있다. 그들을 떠올려보면, 각자만의 브랜드와 특별함이 있는 것이다. 남들과는 다른, 그렇지만 또 아주 특이하지는 않은 엣지를 찾아 정보의 홍수 속에 존재를 자리매김하는 것이 신기하다고 생각했다. 회사도 마찬가지였다. '내가 생각한 건 이미 세상에 다 있지'라고 농담처럼 말하지만, 당근마켓, 뱅크샐러드, 배달의 민족 같은 새로운 유니콘들이 탄생했다. 특별하지만, 또.. 더보기 <돈의 역사는 되풀이된다> - 돈의 흐름을 읽는 눈 부동산 / 주택 시장 📝 부동산 경매를 공부하자 (p.47) - 부동산 경매는 소액으로도 참여 가능하기 때문 - 경매를 낙찰받은 사람들은 낙찰가의 최대 80%에 이르는 돈을 대출해주는 경락 잔금 대출 활용 - 최근에는 부동산 평가에 도움을 주는 / 등 다양한 부동산 어플 존재 -> 각 지역의 호재를 파악하고 투자 점수를 다양한 척도로 평가해 제공 -> 경매에 괜찮은 물건이 나왔다고 생각될 때 "마진"이 기대되는 가격 수준이 어느 정도인지, 지역에 잠재적인 악재는 없는지 등을 평가하는 데에 활용할 수 있음 📝 주택 가격 상승의 요인 (p.50) 1. 저금리에 따른 부동산 매력도의 증가 (예) 2014년 - 저금리 정책으로 주택시장이 상승세로 돌아섬. 2015년 - 주택 공급 물량이 계속 줄어들면서 신축 주.. 더보기 [논문리뷰] Multimodal Neurons in Artificial Neural Networks 원문: https://distill.pub/2021/multimodal-neurons/ ** 본 논문은 인공 뉴런이 특정 개념 및 그와 관련된 이미지에 반응하는 현상에 대해 다룹니다. 이 중 어떤 뉴런은 인물, 정치, 종교, 지역, 정신질환 등 민감한 주제를 다룹니다. 저자는 모델이 웹상의 자료를 학습함에 따라 편견과 스테레오타입을 학습했을 수 있으며, 어떤 독자들에게는 이러한 민감한 주제에 대해 읽는 것이 거북할 수 있음을 경고하였습니다. [ 같은 개념에 대한 다양한 형태에 반응하는 뉴런이 존재한다 ] 2005년 네이처지에 의 존재에 대한 연구가 발표되었다. 이 뉴런은 특정한 인물, 예를 들어 미드 에서 레이첼 역을 맡은 제니퍼 애니스톤이나 할리베리와 같은 사람들에게 특징적으로 반응한다. 흥미로운 점은.. 더보기 Topic Segmentation 서베이 (2) | 유사도 기반의 클러스트링 - Dot Plotting 원문 - http://www.eecs.qmul.ac.uk/~mpurver/papers/purver11slu.pdf 본 서베이에서는 긴 컨텍스트를 주제적 일관성이 있는 segment로 나누는 방법에 대해 다룹니다. 포스팅은 이 중에서 대화 전사 텍스트 혹은 대화 STT 결과물 등을 segment하는 방법에 초점을 맞추어 정리하였습니다. 지난 글 : 2021.10.05 - [AI] - Topic Segmentation 서베이 (1) | Lexical Similarity 기반 기법 - TextTiling in Python Topic Segmentation 서베이 (1) | Lexical Similarity 기반 기법 - TextTiling in Python 원문 - http://www.eecs.qmul.ac... 더보기 Topic Segmentation 서베이 (1) | Lexical Similarity 기반 기법 - TextTiling in Python 원문 - http://www.eecs.qmul.ac.uk/~mpurver/papers/purver11slu.pdf 본 서베이에서는 긴 컨텍스트를 주제적 일관성이 있는 segment로 나누는 방법에 대해 다룹니다. 포스팅은 이 중에서 대화 전사 텍스트 혹은 대화 STT 결과물 등을 segment하는 방법에 초점을 맞추어 정리하였습니다. Topic Segmentation이란 토픽 세분화란, 전체 녹취록이나 전사 스크립트 등을 보다 짧고, 주제적인 일관성을 가지는 덩이로 나누는 것을 의미한다. 통으로 되어 있는 문서를 이렇게 같은 주제로 나누는 작업은 검색(Information Retrieval)에서 필요한 부분의 정보만을 제공하는 등 유용하게 사용할 수 있다. 뿐만 아니라 컨텐츠에 있는 각 segment의 .. 더보기 PoseNet: TensorFlow.js으로 실시간 human pose estimation 구현하기 자바스크립트로 ML 모델을 개발하고 브라우저 혹은 Node.js에서 실행할 수 있는 TensorFlow.js을 활용하여 실시간으로 사람의 자세를 추정하는 human pose estimation을 구현할 수 있습니다. 참고 자료 : https://blog.tensorflow.org/2018/05/real-time-human-pose-estimation-in.html 구글 라이브 데모 >> https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/posenet/camera.html PoseNet - PoseNet은 MobileNet 혹은 ResNet 기반의 human pose estimation 네트워크이다. - TensorFlow.js에서 실행할 수 있기 때문에 a) 웹캠 혹.. 더보기 [TensorFlow] Callback 사용하기 - 커스텀 콜백 / 모델 학습 / 평가 🙋♀️ Callback은 모델 학습 중 호출할 수 있는 기능을 의미한다. 🙋♀️ tf.keras.callbacks에는 함수가 구현되어 있으며, 직접 필요한 기능을 구현해 사용하는 것도 가능하다. Callback Classes 기본 Callback 관련 클래스 Callback 베이스 클래스로부터 새로운 콜백을 만들 수 있는 클래스 LamdaCallback 간단한 커스텀 콜백을 on-the-fly로 생성할 수 있는 콜백 CallbackList 콜백의 리스트를 추출할 수 있는 컨테이너 Logging 관련 클래스 BaseLogger 에포크별로 metric의 평균을 축적하는 콜백 CSVLogger 결과를 CSV 파일로 스트리밍하는 콜백 ProgbarLogger metric을 stdout으로 프린트하는 콜백 R.. 더보기 [TensorFlow] Vision Modeling(2) Transfer Learning 🙋♀️ tf.keras.applications 모듈에서 사전학습된 모델 불러와 fine-tuning하기 🙋♀️ Layer freezing / unfreezing 구현하기 TensorFlow에서 전이학습하기 From-scratch training vs Transfer Leraning ▶ From-scratch 학습 이전 글에서는 CNN 아키텍처를 만들어 TensorFlow에서 이미지 분류 모델을 학습하는 방법을 공부했다. 내가 디자인한 모델은 학습 데이터셋을 통해 weight를 조절하며 최종 태스크를 수행할 수 있는 representation을 학습하였다. 이렇게 모델의 파라미터를 랜덤하게 초기화하고, 데이터에 대해 모델을 학습시키는 것을 from-scratch 학습이라고 한다. ▶ Transfer L.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 14 다음
