Be the only one, not the best one

안녕하세요,

캐글 마스터, 캐글 중독자 이유한입니다.

캐글 대회에서 메달따는 여러 팁들을 공유하고자 합니다.

한글버젼은 제 유투브에, 영어 버젼은 kaggler.tv 에 공유됩니다.

딥러닝 대회에서 주로 써왔던 swa 에 대해서 설명합니다.

링크 입니다. https://youtu.be/C0vnmsGIOEo

SWA 는 tensorflow, pytorch 두개 프레임워크에서 쓰기가 쉽습니다.

그리고, 지도학습 뿐만 아니라, 강화학습에도 잘된다는 군요.ㅎ

논문제목: Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization

https://arxiv.org/abs/1803.05407

좋은 연구해주신 저자분들께 (삼성 AI center도 있군요!) 진심으로 감사드립니다. :)

그리고, 현재 Uber Sr. Data Scientist II Tech Lead Manager 이신 Jeong-Yoon Lee 님께서 운영하고 계시는

Kaggler.TV 에 본 영상의 영어버젼을 업로드 합니다.

swa 영어버젼은 아래와 같으니, 많은 응원 부탁드립니다 :)

https://youtu.be/oXV61WtgELo

## 그리고 어제 저녁 7시에 AI 프렌즈에서 캐글 꿀팁을 방출했습니다. 확인해보세요!

https://youtu.be/EI0BuViZovs

## 많은 피드백 부탁드려요

#코드
안녕하세요 LiDAR SLAM 공부하는 김기섭입니다.

이번에 C++로 LiDAR SLAM 코드를 작성하였는데 완료하여서 공유하고자 합니다.
Scan Context 와 LeGO-LOAM 을 통합하였습니다.
https://github.com/irapkaist/SC-LeGO-LOAM

Scan Context 루프 디텍터는 한개의 h와 cpp로 구성되어있어서
꼭 LOAM이 아니더라도 다른 odometry와도 쉽게 물리실수있습니다.
https://github.com/irapkaist/scancontext/tree/master/cpp/module/Scancontext

구동 예시로 라이다 매핑 과정도 녹화해보았습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=bEqCehMJ_Hk&feature=youtu.be

많이 써주세요~~
감사합니다!

안녕하세요. TFKR!

전에 공유드렸던 얀 르쿤 교수님의 NYU 딥러닝 강의 번역 프로젝트의 진행상황을 공유합니다!

TFKR을 비롯한 다양한 그룹에서 모인 10여명의 봉사자분들과 함께, 20개에 달하는 5주차까지의 강의 웹페이지 번역이 완료되었습니다! 지금 아래 링크에서 읽어보실 수 있습니다!

https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/ko/

특히 CNN의 창시자라고 할 수 있는 얀 르쿤 교수님의 강의라 그런지, 합성곱과 심층 신경망에 대한 설명이 매우 상세하고 뛰어나서 저도 번역하면서 많이 배울 수 있었던 것 같습니다.

딥러닝을 조금 더 공부해보시고 싶으시거나, 복습해보시고 싶으신 분들은 한 번 읽어보시면 좋을 것 같습니다.

또한, 문서에서 오역이나 오류, 오탈자 등을 찾아 아래 깃헙에 PR 해주시면 여러분도 번역에 기여하실 수 있습니다!

https://github.com/Atcold/pytorch-Deep-Learning

다들 좋은 하루 보내세요!