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업무 시간 관리 앱 추천 | AI가 업무를 자동으로 기록하는 Drifty 사용 후기

하루 종일 일했는데, 퇴근할 때 “오늘 뭐 했지?“라는 생각이 든 적 없나요?이게 게으른 게 아니라 당연한 일입니다. 사람은 일한 시간을 기억하는 데 생각보다 서툽니다. 오전에 회의하고, 문서 작성하고, 메일 답장하고, 잠깐 자료를 찾다 보면 하루는 금방 지나가는데, 정작 어디에 시간을 가장 많이 썼는지는 잘 떠오르지 않습니다. 저는 이 문제를 해결해준 앱이 Drifty였습니다.앞으로 업무 생산성 앱은 할 일을 관리하는 것보다, 실제로 한 일을 자동으로 기록해주는 방향으로 바뀔 거라고 생각합니다.왜 업무를 기록해야 할까?처음에는 저도 굳이 기록이 필요할까 싶었습니다.그런데 하루를 돌아보면 기억은 꽤 부정확했습니다. “오늘은 문서 작업을 오래 했던 것 같은데?”막상 확인해 보면 문서를 작성한 시간보다 자료..

카테고리 없음 2026.06.30

BERT

언어모델을 이용한 사전 학습과 미세 조정 학습 버트의 학습은 두 단계로 나뉘어짐 1. 사전학습 (비지도학습)2. 미세조정학습 (지도학습)  BERT의 Pre-training 아이디어 두가지 1. Masking 단어를 가리고 모형이 가린 단어들을 예측하도록 함. 2. 두 문장을 다룸두 문장을 구분하는 토큰을 정의하고 두 문장 사이에 넣어서 하나의 시퀀스를 만든 후에 인코더에서 한 번에 처리하도록 함   두 문장 결합:BERT는 두 문장을 각각 Sentence A와 Sentence B라고 합니다.두 문장은 [SEP] (Separator) 토큰으로 구분됩니다.따라서 입력 시퀀스는 [CLS] Sentence A [SEP] Sentence B [SEP] 형태가 됩니다. 여기서 [CLS] (Classificatio..

카테고리 없음 2024.07.23

[Paper review] An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

서론이 논문에서는 주로 자연어 처리(NLP)에서 성공적이었던 트랜스포머 아키텍처를 이미지 분류 작업에 직접 적용하는 방법을 선보입니다. 이 연구는 이미지를 직렬 패치 시퀀스로 변환하고 표준 트랜스포머 인코더를 통해 처리하는 Vision Transformer (ViT)라는 새로운 모델을 소개함으로써 중요한 전환점을 제시합니다. 이 접근 방식은 컨볼루션 신경망(CNN)에 의존하지 않고도 뛰어난 결과를 달성할 수 있음을 보여줍니다.연구 배경트랜스포머 모델은 NLP 분야에서 큰 성공을 거두었으며, 특히 대규모 데이터셋에서 사전 학습 후 특정 작업에 미세 조정을 통해 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이미지 인식 분야에서도 유사한 성공을 거두기 위해, 연구자들은 이미지를 일련의 패치로 분할하고 각 패치를 선형적으로 임베..

카테고리 없음 2024.05.07

[Paper review] MetaFormer : A Unified Meta Framework for Fine-Grained Recognition

MetaFormer 소개컴퓨터 비전 분야에서 MetaFormer 모델은 Fine-grained visual classification(FGVC)의 복잡함을 다루기 위한 새로운 접근 방식으로 주목받고 있다. 바이트댄스의 연구팀이 저술한 이 논문은 초카테고리 내에서 상세한 하위 카테고리를 분류하는 정확도를 향상시키는 새로운 방법을 소개한다. FGVC의 도전FGVC는 비슷한 시각 카테고리들을 구별하는 일반적인 도전 과제이다. 이전의 많은 연구들은 이러한 문제를 해결하기 위해 가장 두드러진 영역에 초점을 맞추도록 네트워크를 설계하는 데 중점을 두었다. 그러나 이러한 방법만으로는 종종 충분하지 않다. MetaFormer의 핵심 전략MetaFormer는 비전 정보와 다양한 메타 정보를 융합하는 트랜스포머 기반의 구..

카테고리 없음 2024.05.07

[XAI] ResNet50에 GradCAM 구현하기

사전학습된 ResNet50에 이미지 XAI(explainable AI) 모델인 GradCAM을 적용시켜보겠다. import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.applications import resnet50, ResNet50 from tensorflow.keras.preprocessing import image import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm model = ResNet50(weights = 'imagenet') model.summary() ImageNet이라는 대용량 데이터셋으로 CNN계열의 모델인 ResNet..

XAI 2024.03.14

[빅분기 실기] 데이터 전처리 문제 1~10

import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/pandas/main/lol.csv",sep="\t") df.head() a= df.shape print(a) #빅분기 실기시험에서는 print()로 답안제출 df.columns df['firstBlood'].dtype df.sort_values('gameDuration').reset_index(drop=True) df.iloc[5,4] df2= pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/pandas/main/Jeju.csv",encoding="cp949") #컬럼이 한글일 시 인코딩 utf-8,cp9..

카테고리 없음 2023.10.05

태블로 익히기 - Make over monday

Make over monday라는 태블로 사이트에는 월요일마다 공개되는 데이터를 이용해서 스스로 시각화해보는 챌린지가 있다 그리고 운영자분이 월요일 저녁에 유튜브 라이브로 자신이 시각화 하는 과정을 공개한다 나는 저번주에 공개된 데이터로 시각화를 해봤다 아직 기능을 익히는 단계라 영상 앞부분만 따라했다 기초적인 시계열 데이터로 선그래프 그리는 걸 해봤는데 아직까지는 ggplot으로 시각화 하는것보다 더 좋은지 모르겠다 코딩없이 드래그앤드롭으로 할 수 있다는거 정도? 대쉬보드나 좀 더 복잡한거 만들땐 더 편하려나 ? 결과물.. Average UK house price for first time buyer 태블로 첫 예제 완성 public.tableau.com 내건 좀 조촐하지만 태블로 퍼블릭 오늘의 비주얼..

Tableau 2023.09.18

구조방정식모델 용어 정의

머쓱 .. 하게 오랜만에 돌아왔다 통계수업이 이해가 안돼서 공부를 할 수 밖에 없었다. 구조방정식의 : 측정모형과 이론모형을 통해서 모형간 인과관계를 파악하는 방정식 모형 영어로는 Structural Equation Modeling 분석 툴로는 주로 AMOS, LISREL, R? 정도를 쓰는데 수업에서는 R로 진행했다. 구조방정식 모델에는 독립변수와 종속변수 대신 관측변수, 잠재변수, 외생변수, 내생변수가 있다. 관측변수가 모여 하나의 잠재변수를 형성하고 잠재변수는 외생변수와 내생변수로 나뉜다. 내생변수는 최소 한번은 모델안에서 결과가 되어지는 모델이고, 외생변수는 모델 내에서 한번도 다른 변수의 결과가 되지 않는 모델이다. 구조방정식과 회귀분석은 비슷한데, 목적에 따라 종속변수가 1개면 회귀분석을 사용..

카테고리 없음 2023.05.14

sampling

샘플링 본질적으로 임의 현상에 대한 모의실험 (시뮬레이션) 주어진 확률 분포에 기반해 대응하는 랜덤 사건을 만들어내는 것 샘플링으로 얻은 샘플 집합은 비모수 모델이라 간주 가능 - 이러한 관점에서 보면 샘플링은 일종의 정보에 대한 차원 축소라고 할 수 있음 - 문제를 간단히 만들어줌 전체 분포를 보면 제일 좋겠지만 데이터 수집과 저장에 필요한 비용이 너무 크기 때문에 training set이라고 불리는 샘플 집합을 추출해 전체 분포에 근사하는데에 사용 리샘플링 보유한 데이터셋을 충분히 이용 후 더 많은 정보를 얻을 수 있다. 부트스트래핑 잭나이프 --> 통계량의 편차, 분산 계산 많은 모델이 복잡한 구조, 은닉 변수 포함 여부 등의 원인때문에 해를 구하는 공식이 복잡하고 명확한 해석 해가 없어서 정확한 ..

카테고리 없음 2023.05.02