Daily

2021 계획 27 Dec 2020

2020년 돌아보기 24 Dec 2020

지금까지 공부한 자료들(Python, ML, DL, NLP) 15 Nov 2020

2020년 3분기 회고 07 Oct 2020

2020년 상반기 회고 06 Jul 2020

Start :) 26 Jan 2020

Python

반복형 언패킹 (Iterable Unpacking) 29 Jan 2021

Collections Module 31 Jul 2020

클로저 (Closure) 16 Jul 2020

제너레이터 (Generator) 09 Jul 2020

튜플(tuple) 혹은 객체(object) 요소를 갖는 리스트 정렬 08 Jul 2020

Pandas Basic 29 Jan 2020

Linear-Algebra

고윳값(Eigenvalue)과 고유벡터(Eigenvector) 30 Sep 2020

행렬식(Determinant) 20 Sep 2020

사영(Projection)과 정규방정식(Normal Equation) 12 Sep 2020

선형 독립 (Linearly Independence)과 직교성(Orthogonality) 10 Sep 2020

벡터 공간 (Vector space) 19 Feb 2020

가우스 소거법 (Gaussian Elimination) 18 Feb 2020

행렬(Matrix)의 성질 18 Feb 2020

Machine-Learning

GBM(Gradient Boosting Machine) 21 Mar 2021

부스팅(Boosting)과 Adaboost(Adaptive Boosting) 20 Mar 2021

랜덤 포레스트(Random Forest) 19 Mar 2021

배깅(Bagging) 19 Mar 2021

앙상블(Ensemble) 18 Mar 2021

소프트 마진(Soft Margin) SVM 13 Mar 2021

서포트 벡터 머신(Linear & Hard Margin SVM) 07 Mar 2021

커널 기반 학습(kernel based Learning) 13 Oct 2020

t-SNE(t-Stochastic Neighbor Embedding) 10 Oct 2020

ISOMAP & 지역적 선형 임베딩(Locally Linear Embedding, LLE) 06 Oct 2020

다차원 척도법(Multidimensional Scaling, MDS) 02 Oct 2020

주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 01 Oct 2020

유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 07 Sep 2020

전진 선택(Forward Selection)과 후진 제거(Backward Elimination) 06 Sep 2020

차원 축소(Dimensionality Reduction) 01 Sep 2020

모델 검증과 평가 (Validation & Evaluation) 01 May 2020

과적합과 과소적합 (Overfitting & Underfitting) 30 Apr 2020

서포트 벡터 머신 (SVM) 26 Apr 2020

로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 19 Apr 2020

나이브 베이즈 분류기 (Naive Bayes Classifier) 08 Apr 2020

선형 회귀 (Linear Regression) 07 Apr 2020

의사 결정 나무 (Decision Tree) 06 Apr 2020

규칙 기반 학습 (Rule Based Learning) 05 Apr 2020

확률과 확률분포 (Probability & Distribution) 04 Apr 2020

최대 우도 추정 & 최대 사후 확률 추정 (MLE & MAE) 04 Apr 2020

머신러닝 개요 (Overview) 19 Feb 2020

Deep-Learning

배치 정규화 (Batch Normalization) 08 Feb 2021

LSTM 26 Jun 2020

순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 25 Jun 2020

이미지 분류를 위한 모델들 28 Mar 2020

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 23 Mar 2020

옵티마이저(Optimizer) 19 Mar 2020

가중치 초기화 (Weight Initialization) 17 Mar 2020

역전파 (Back Propagation) 14 Mar 2020

손실 함수 (Loss Function)와 경사 하강법 (Gradient Descent) 10 Mar 2020

신경망 (Neural Network)과 활성화 함수 (Activation Function) 25 Feb 2020

퍼셉트론 (Perceptron) 20 Feb 2020

NLP

감성 분석 (Sentiment Analysis) 31 Jul 2020

RNN을 활용한 문서 분류 24 Jul 2020

합성곱 신경망(CNN)을 활용한 문장 분류 23 Jul 2020

문서 분류 - Vector Space Model 14 Jul 2020

GPT, GPT-2 (Generative Pre-Training of a language model) 05 Jul 2020

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformer) 04 Jul 2020

ELMo (Embeddings from Language Models) 03 Jul 2020

트랜스포머 (Transformer) 01 Jul 2020

Seq2Seq (Sequence to Sequence) 와 Attention 30 Jun 2020

GloVe & Fasttext 03 Jun 2020

Word2Vec 28 May 2020

단어 임베딩 (Word Embedding)과 신경망 언어 모델 (NPLM) 24 May 2020

언어 모델(Language Models)과 N-gram 22 May 2020

TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) 16 May 2020

Bag of Words (BoW) 12 May 2020

품사 태깅 (Part-of-Speech Tagging, POS Tagging) 10 May 2020

어휘 분석과 구조 분석 (Lexical & Syntax Analysis) 09 May 2020

Data Structure

알고리즘 분석 (Algorithm Analysis) 08 Jul 2020

이진 탐색 트리 (Binary Search Tree) 06 Jul 2020

트리 (Tree) 02 Jul 2020

동적 프로그래밍 (Dynamic Programming) 30 Jun 2020

재귀와 병합 정렬(Recursion & Merge Sort) 29 Jun 2020

스택(Stack) & 큐(Queue) 24 Jun 2020

연결된 리스트 (Linked List) 21 Jun 2020

배열 (Array) 15 Jun 2020

Statistics

베타 분포(Beta Distribution)와 디리클레 분포(Dirichlet Distribution) 13 Dec 2020

감마 분포(Gamma Distribution)와 카이제곱 분포(Chi-squared Distribution) 03 Dec 2020

이항 확률 분포(Binomial Distribution)와 친구들 28 Nov 2020

공분산(Covariance)과 상관계수(Correlation Coefficient) 20 Nov 2020

이변수 조건부 확률 분포(Conditional Distribution on bi-r.v s) 19 Nov 2020

다변량 분포(Multi-Variable Distribution)와 변환(Transformation) 16 Nov 2020

적률생성함수(Moment Generating Function, MGF) 23 Oct 2020

기댓값(Expect Value) 22 Oct 2020

Numpy

Numpy (2) - 인덱싱(Indexing)과 슬라이싱(Slicing) 02 Mar 2021

Numpy (1) - ndarray 생성, 데이터 타입 및 크기 다루기 23 Feb 2021

Graph ML

그래프 표현(Graph Representation) 10 May 2021

Introduction to Graph ML 29 Apr 2021