자연어처리 모델을 활용한 개인화 추천시스템
자연어처리의 토픽 모델링을 개인화 추천에 적용하는 방식을 소개했습니다. 사용자 행동 데이터를 바탕으로 관심 주제를 추출해 맞춤형 추천을 구성하는 개념을 설명했습니다.
#NLP#추천#토픽 모델링
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- 2023. 1. 20.
너드팩토리 기술 블로그 글 (10)
추천시스템 평가 지표 - 1 (Precision@K / Recall@K)
추천시스템의 Precision@K와 Recall@K 정의 및 계산 예시를 설명했습니다. 사용자별 상위 추천 결과를 집계하는 평가 코드 구현 흐름을 소개했습니다.
#추천시스템#Precision@K#Recall@K
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GAN을 이용한 이상탐지
GAN의 생성·판별 모델 개념과 GANomaly 기반 이미지 이상탐지 구조를 설명했습니다. 세 종류의 손실과 이상 점수 산출로 MNIST 정상·비정상 분류를 구현했습니다.
#GAN#GANomaly#이상탐지
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정규화 정리1 - Scaling, Regularization, Standardization
Scaling, Standardization, Regularization의 정의와 목적, 대표 기법을 구분해 정리했습니다. Min-Max·Z-Score·Ridge·Lasso의 특성과 용어 혼용 시 주의점을 설명합니다.
#scaling#standardization#regularization
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You Only Look Once. YOLO
YOLOv1의 단일 신경망 기반 객체 검출 구조와 출력·손실 구성을 설명했습니다. YOLOv2의 앵커 박스, 다중 스케일 학습 등 정확도 개선 기법을 정리했습니다.
#YOLO#객체 탐지#ML
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Ubuntu 20.04 LTS (CLI-Server)에 CUDA 11.1 GPU 가속 연산 환경 세팅 하기
Ubuntu 20.04 CLI 서버에서 CUDA 11.1 기반 GPU 가속 환경 구성을 정리했습니다. 드라이버·CUDA·cuDNN·딥러닝 프레임워크의 호환성과 검증 방법을 안내합니다.
#Ubuntu#CUDA#cuDNN
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Custom Data 로 이미지 분류 전이학습 하기
DenseNet 사전학습 모델의 분류기를 교체해 커스텀 이미지 분류 전이학습을 구현했습니다. 검증 기반 가중치 저장과 CSV·heatmap 시각화로 학습 결과를 관리했습니다.
#PyTorch#DenseNet#전이학습
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딥러닝 모델 Trainer 개발을 위한 Tutorial-2 (with Pytorch)
PyTorch로 커스텀 이미지 분류 데이터셋과 VGG 기반 학습기를 구성했습니다. 학습·평가·모델 저장과 GPU 가속, 학습률 스케줄링 흐름을 설명합니다.
#PyTorch#torchvision#VGG
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딥러닝 모델 Trainer 개발을 위한 Tutorial-1 (with Pytorch)
PyTorch와 MNIST로 지도학습 Trainer의 필수 구성 요소와 학습 흐름을 설명했습니다. 학습·평가 루프와 정확도 측정, 모델 체크포인트 저장 예시를 제공했습니다.
#PyTorch#ML#MNIST
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Object-Detection 을 위한 Image Augmentation
객체 탐지용 이미지 증강에서 Bounding Box를 함께 변환하는 좌표 연산을 설명했습니다. Resize·반전·회전별 계산과 회전 후 경계 보정 방법을 제시했습니다.
#객체 탐지#이미지 증강#Bounding Box
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