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Deep Learning/resources 2019. 10. 25. 05:55주요 특징으로 먼저, 데이터셋은 DSD100을 활용하였으며 Voice Bank, Audioset 등과 joint training 을 하였습니다. 특히 기존 Source Separation과 다르게 듣는 귀를 만족시켜보고자 44.1k sample rate을 이용하였습니다.
github link : https://github.com/AppleHolic/source_separation
이전과 마찬가지로 샘플을 만들어 보았는데요, 유튜브 재생목록에 총 5가지 제(+@)가 좋아하는 가요로 테스트 샘플을 공유해두었습니다.
Youtube Playlist : https://www.youtube.com/playlist?list=PLQ4ukFz6Ieir5bZYOns08_2gMjt4hYP4I
5개 중 성시경-거리에서는 배경음은 그대로인 채로 목소리만 shifting하여 더해 보았습니다. 기존에 듣던 곡에서 조금 신선한 느낌을 느끼실 수 있을 거라 생각되며, 이런 식으로 활용할 수 있다는 사실이 재밌었습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=xmoBUf_6b0c&list=PLQ4ukFz6Ieir5bZYOns08_2gMjt4hYP4I&index=1
체크포인트 파일은 조만간 업로드 예정입니다. 문제점 혹은 개선 사항 있으시면 편하게 연락 주세요~ 감사합니다.
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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 24. 22:17[https://github.com/developer0hye/SKNet-PyTorch](https://github.com/developer0hye/SKNet-PyTorch)
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They address three issues in existing techniques: diversity, quality, and controllability for portrait synthesis and editing.
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Computer Vision 2019. 10. 22. 11:45입문용으로 좋을듯합니다.
https://github.com/avisingh599/mono-vo/tree/master/src
블로그에 상세한 설명과 리포트도 있습니다.
http://avisingh599.github.io/vision/monocular-vo/
http://avisingh599.github.io/assets/ugp2-report.pdf
https://www.facebook.com/groups/slamkr/permalink/995242584168719/?sfnsn=mo
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Deep Learning/resources 2019. 10. 22. 10:02파이썬으로 할 수 있는 time series 분석에 대해
정말 많은 것을 담고 있는 좋은 포스트입니다.
https://www.machinelearningplus.com/time-series/time-series-analysis-python/
최근 열린 ASHRAE 대회도, time series 분석이 필요하니,
한번 보시고, 함께 공부하는건 어떨까요?
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https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial
This repository provides tutorial code for deep learning researchers to learn PyTorch. In the tutorial, most of the models were implemented with less than 30 lines of code. Before starting this tutorial, it is recommended to finish Official Pytorch Tutorial.
Table of Contents
- Convolutional Neural Network
- Deep Residual Network
- Recurrent Neural Network
- Bidirectional Recurrent Neural Network
- Language Model (RNN-LM)
- Generative Adversarial Networks
- Variational Auto-Encoder
- Neural Style Transfer
- Image Captioning (CNN-RNN)
Getting Started
$ git clone https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial.git $ cd pytorch-tutorial/tutorials/PATH_TO_PROJECT $ python main.py
Dependencies
Author
Yunjey Choi/ @yunjey
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Machine Learning/course 2019. 10. 21. 13:25Lectures: https://www.youtube.com/playlist?list=PLl8OlHZGYOQ7bkVbuRthEsaLr7bONzbXS
Course Website: http://www.cs.cornell.edu/courses/cs4780/2018fa/syllabus/index.html
Find The Most Updated and Free Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, Mathematics, Python, R Programming Resources https://www.marktechpost.com/free-resources/
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NLP Tutorial 1 - Spam Text Message Classification using NLP and sklearn in Natural Language Processing
https://youtu.be/mrF9MD56-wk
Learn Complete Data Science with these 4 video series.
1. Python for Beginners
https://www.youtube.com/watch?v=b42eTWkEIfA&list=PLc2rvfiptPSRmd4eWpRmzRIPebX3W9mju
2. Machine Learning for Beginners
https://www.youtube.com/watch?v=ZeM2tHtjGy4&list=PLc2rvfiptPSTvPFbNlT_TGRupzKKhJSIv
3. Feature Selection in Machine Learning
https://www.youtube.com/watch?v=kA4mD3y4aqA&list=PLc2rvfiptPSQYzmDIFuq2PqN2n28ZjxDH
4. Deep Learning with TensorFlow 2.0 and Keras
https://www.youtube.com/watch?v=nVvhkVLh60o&list=PLc2rvfiptPSR3iwFp1VHVJFK4yAMo0wuF
The working code is given in the video description of each video. You can download the Jupyter notebook from GitHub.
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https://www.youtube.com/watch?v=b42eTWkEIfA&list=PLc2rvfiptPSRmd4eWpRmzRIPebX3W9mju
2. Machine Learning for Beginners
https://www.youtube.com/watch?v=ZeM2tHtjGy4&list=PLc2rvfiptPSTvPFbNlT_TGRupzKKhJSIv
3. Feature Selection in Machine Learning
https://www.youtube.com/watch?v=kA4mD3y4aqA&list=PLc2rvfiptPSQYzmDIFuq2PqN2n28ZjxDH
4. Deep Learning with TensorFlow 2.0 and Keras
https://www.youtube.com/watch?v=nVvhkVLh60o&list=PLc2rvfiptPSR3iwFp1VHVJFK4yAMo0wuF
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Jeremy가 medical imaging 관련, 세 번째 Kaggle 노트북을 공개 했습니다. 이번 노트북에서는 크게 두 가지의 내용이 등장합니다.
1. GPU 최적화 방법을 사용한 한 배치의 모든 사진의 brain 영역에 대한 masking, cropping, resizing 을 한번에 수행 방법
2. parallel 함수를 이용해서, 1번에서 수행된 전처리된 이미지를 16bit PNG 파일로의 저장을 병렬 처리하는 방법
이 두개 모두 fastai 에서 제공하는 라이브러리로, 내부적인 구현은 PyTorch의 연산을 사용한것 같습니다. 다만, handy한 함수들을 제공하는것이죠. 이때까지 처럼 fastai 라이브러리의 접근 방식 그대로 입니다.
- Pandas, PyTorch 라이브러리와 seamless하게 잘 동작한다고 이해하시면 될것 같습니다.
1, 2번 방법을 사용해서, 약 300GB의 데이터를 16bit PNG 파일로 저장하는데 걸린 시간은 약 20분 정도라고 합니다. 정확히 사용한 GPU 스펙은 나와 있지 않지만, Jeremy 본인이 사용한 GPU면 적어도 2080Ti 수준이 아닐까 싶습니다.
이 방법의 보다 자세한 내용은 아래 링크를 참고해 주시기 바랍니다
https://www.kaggle.com/jhoward/cleaning-the-data-for-rapid-prototyping-fastai
아직 현재 진행중인 RSNA 캐글 대회에 적용 가능한 내용으로, 이 대회에 참여하시는 분들께 도움이 될 것 같습니다. 또한, GPU를 이용한 빠른 전처리 방법으로, 관련 분야 종사자 분들께도 좋은 소식이 되었으면 합니다!
첨부그림1. fastai 의 mask_from_blur 함수를 이용한, 마스킹 결과
첨부그림2. brain 영역의 cropping 결과
첨부그림3. 1번과 2번을 모두 수행하기 위한 코드
첨부그림4. 잘못된 RescaleIntercept의 수정, 전 후 결과 - 노트북에 포함되어 있습니다.
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아래 링크 참고 부탁드립니다!
[https://docs.google.com/document/d/1nkS_egdhlRolPl49VomsNqmk7LaTw8VDHSk67jIJZ6E/edit?usp=sharing](https://docs.google.com/document/d/1nkS_egdhlRolPl49VomsNqmk7LaTw8VDHSk67jIJZ6E/edit?usp=sharing&fbclid=IwAR3QaRFOeQsXNPyV__UkSunphSy6timP_rFwY64X1fA539trO_PThUP6zYA)
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를 페이스북 메세지로 보내주시면 확인 후 답장 드리겠습니다.
많은 관심 부탁드립니다. 감사합니다!
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1012796945728030/?sfnsn=mo
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Deep Learning/resources 2019. 10. 19. 12:27지난 8월 SKT아카데미에서 진행했었던 모두를 위한 기계번역 동영상 자료를 공유드립니다.
https://www.youtube.com/watch?v=3WvA-sFiI6w&list=PL9mhQYIlKEhcyCTvJq6tGJ3_B6hRjLm2N
총 8개의 강의로 이루어져있습니다 ^^
대상: 일반인 (최대한 쉽게 설명 및 핵심만 설명)
내용: 자연어처리 기초부터 규칙기반, 통계기반, 딥러닝 기반 기계번역에 대해서 알아보고 OpenNMT 기반 실습을 진행하였습니다.
https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/1504456079694068/?sfnsn=mo
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Deep Learning/resources 2019. 10. 18. 13:12강아지/고양이 이미지를 학습시킨 모델에 개구리 이미지를 입력으로 넣으면 어떤 값이 나올까요? Uncertainty를 직관적으로 잘 설명해주는 블로그 포스팅이 있어서 공유합니다 [2] (진짜 쉽게 설명해요).
Uncertainty에는 크게 (발음하기도 어려운) 두 가지가 있습니다.
Epistemic uncertainty : model uncertainty
Aleatory uncertainty : potential intrinsic randomness of the real data generating process)
블로그 포스팅[2]에서는 두 가지 Uncertainty의 개념과 이를 어떻게 측정(Quantification)할 수 있는지를 다룹니다.
REFERENCES
[1] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/dj3jex/d_uncertainty_quantification_in_deep_learning/
[2] https://www.inovex.de/blog/uncertainty-quantification-deep-learning/
https://m.facebook.com/groups/869457839786067?view=permalink&id=2516849618380206&sfnsn=mo
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Code: https://github.com/MIT-SPARK/Kimera
Paper: https://arxiv.org/abs/1910.02490
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Deep Learning/resources 2019. 10. 17. 13:25Image Augmentation 라이브러리인 Albumentations의 0.4 버전이 공개되었습니다.
이런 Image Augmentation 라이브러리를 사용하면 좋은 점으로 크게 두 가지를 꼽자면,
1. TensorFlow/PyTorch 같은 딥러닝 프레임워크에서 기본적으로 제공하는 Image Transformation보다 훨씬 더 다양한 방법의 변환들을 간편하게 적용할 수 있음 (특히 최신 data augmentation 알고리즘이 구현되어있어서 좋음)
2. Transformation으로 인해 발생하는 Label (Masks, BBoxes, Keypoints)의 변화를 직접 계산해주지 않아도 됨
등의 장점이 있습니다 (또 어떤 좋은 점이 있을까요)
자세한 내용은 albumentations GitHub[2] 을 참고해 주시기 바랍니다. Readme에서 조금만 내려보면, 단위 시간당 처리 속도에 관한 밴치마크도 보실 수 있습니다. Notebook형태의 튜토리얼 문서가 있어서 한번 시도해보면 좋을 것 같습니다.
REFERENCES
[1] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/dibnqe/p_albumentations_an_image_augmentation_library/
[2] https://github.com/albu/albumentations
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1009977712676620/?sfnsn=mo
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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 15. 13:07안녕하세요,
Tensorflow Korea에서 시작된 유튜브 딥러닝 논문읽기 모임인 PR12가 지난 1년간의 새로운 100편 (PR-101 ~ PR-200)을 마무리 하였습니다. 처음 100편도 힘들었는데, 이제는 200편이 되어 더욱 더 뿌듯하네요.
Season 2 발표를 하시느라 매주 일요일 밤마다 수고해 주신 김태수 김소연 킴택민 이재원 윤진성 정지원 강민국 님께 감사드립니다.
Season 2를 마무리하면서 지난 200편의 논문에 대해서 한국어로 좋은 발표영상을 모두에게 공개하는 것 뿐만 아니라, 딥러닝에 대해서 처음 접하시는 분들이 좀 더 편하게 정보를 얻어가실 수 있도록, Documentation을 해 보았습니다.
아래 해당 페이지에는 PR12 발표에 대한 분야별 (세부 분야별) 번호 리스트와, 발표 통계를 찾아보실 수 있습니다. 앞으로도 이 페이지를 통해서 새롭게 업데이트되는 영상을 공유할 예정이고, 저희 Youtube Playlist에서도 검색을 통해서 PR12 영상을 보실 수 있습니다.
앞으로 새로운 100편을 발표드릴 3기는 바로 이번주부터 새로 발표가 진행될 예정입니다. 기존 멤버이신 강지양 이진원 Taeoh Kim Byung-Hak Kim 김영석 이도엽 주성훈 박성남 님과 3기에 새롭게 합류하신 Ryu Seongok Kyeongseon Ella Kim 이호성 정경훈 정창훈 이형민 님 잘 부탁드리고 많은 응원 부탁드립니다.
그리고 1기부터 함께 수고해 주시고 운영해주신 이진원님께, 1~2기 유튜브 리스트를 관리해주신 이재원님께 다시 한 번 감사드립니다.
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1009793992694992/?sfnsn=mo
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[Categorical/Tools] Category Encoders 데이터는 크게 2가지 타입으로 나뉩니다. (이 부분의 디테일 한 내용은 다음 글을 참고하면 됩니다. https://subinium.github.io/basic-of-data/) - 수치형 데이터(numerical) - ..
Deep Learning/Kaggle 2019. 10. 14. 11:27데이터는 크게 2가지 타입으로 나뉩니다. (이 부분의 디테일 한 내용은 다음 글을 참고하면 됩니다. https://subinium.github.io/basic-of-data/)
- 수치형 데이터(numerical)
- 범주형 데이터(categorical)
그리고 대부분의 ML 모델은 categorical 데이터를 처리할 수 없고, 그렇기에 적절한 변환(encoding)을 해야 사용할 수 있습니다 .
그런 처리는 보통 map 등으로 손으로 매핑할 수 있거나 등등의 방법이 있습니다. 그 중에서도 대표적인 것은 Label Encoding과 One-Hot Encoding입니다.
하지만 그 밖에도 많은 Encoding 방법이 있고, 이를 쉽게 사용할 수 있는 툴이 있다는 거 아시나요??
scikit-learn 스타일의 transformer인 Category Encoder를 소개합니다.
- github : https://github.com/scikit-learn-contrib/categorical-encoding
- documentation : https://contrib.scikit-learn.org/categorical-encoding/
이는 아래 사진과 같은 encoding 방법을 제공하고, 사용도 매우 쉽습니다.
현재 Kaggle에서는 Categorical Data로 진행하는 Playground 대회가 진행중에 있습니다. 이 대회에서 어떤 식으로 이 툴을 사용하는지, 어떤 내용인지 간략하게 설명을 하였으니 보시면 좋을 것 같습니다.
(도움이 된다면 upvote 부탁...kernel master가 되고 싶어요ㅎㅎ)
- 코드 및 설명 커널 링크: https://www.kaggle.com/subinium/11-categorical-encoders-and-benchmark
- 대회 링크 : https://www.kaggle.com/c/cat-in-the-dat
Kaggle을 하시는 분, Kaggle 시작을 망설이시는 분들이라면 대회를 참여하는 것도 추천합니다.
#tool #Categorical #category_encoders
https://www.facebook.com/groups/1738168866424224/permalink/2422195841354853/?sfnsn=mo
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