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Deep Learning/course 2019. 10. 29. 23:57
Some of the best courses available on the internet.

1. Data Science Professional Certificate from IBM.
http://bit.ly/2M6o4ko

2. Best Machine Learning course anyone can find on the Internet via Andrew NG/Stanford.
http://bit.ly/2J9uZWV

3. Personal experience, best specialization for Deep Learning and getting advance in Machine Learning via DeeplearningAI.
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Deep Learning/course 2019. 10. 29. 23:52
Deep Learning Drizzle

Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learning from these exciting lectures!!

GitHub by Marimuthu Kalimuthu: https://github.com/kmario23/deep-learning-drizzle

Webpage: https://deep-learning-drizzle.github.io

#artificialintelligence #deeplearning #machinelearning #reinforcementlearning
https://www.facebook.com/362056220806309/posts/991017504576841/?sfnsn=mo

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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 29. 23:46
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Deep Learning/resources 2019. 10. 29. 23:40
#정보공유 #행사

안녕하세요! RLKorea 운영진입니다!

지난 10월 27~28일 RLKorea Bootcamp가 진행되었는데요!

강화학습의 기초개념인 MDP부터 시작하여 DQN, A2C, DDPG, SAC 등 다양한 강화학습 알고리즘과 코드를 살펴보았고 Unity ML-Agents를 이용하여 직접 강화학습 환경을 제작해보기도 했습니다!!

Bootcamp에서 진행한 강의자료와 코드들을 저장한 Github Repository를 공유드립니다! 링크는 다음과 같습니다.

[https://github.com/reinforcement-learning-kr/rl_bootcamp](https://github.com/reinforcement-learning-kr/rl_bootcamp)

또한 행사 사진도 함께 공유합니다!

정말 멋진 장소를 후원해주신 마이크로소프트 코리아와 행사에 참여해주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다! :)
https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2328590640713496/?sfnsn=mo

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"Prior가 뭔지는 알잖아요?" 동의하는척 웃고 넘어간 뒤 한 없이 부끄러워져서 머신러닝 관련 기본적인 통계추론 내용을 정리를 해보았습니다. 논문 읽을 때 자주 나오는 내용인데도 생각보다 ..

Deep Learning/Q&A 2019. 10. 29. 23:34
"Prior가 뭔지는 알잖아요?"

동의하는척 웃고 넘어간 뒤 한 없이 부끄러워져서 머신러닝 관련 기본적인 통계추론 내용을 정리를 해보았습니다. 논문 읽을 때 자주 나오는 내용인데도 생각보다 간결히 정리하기가 어려웠습니다. 대단한 내용이 있는 건 아니지만 잘 대답할 수 있나 확인해보시면 좋겠습니다.

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1. 머신러닝 할 때 통계가 왜 필요할까?

2. PDF의 값이 1이 넘을 수 있겠는가? 예시를 들자면?

3. 아는 확률분포와 언제 사용할 수 있는지 말해보라.

4. 중심극한정리가 무엇이고 어느 맥락에서 사용되는지 설명해보아라.

5. 모수적 방법과 비모수적 방법의 차이는? 모수적 방법을 사용할 수 없는 경우는 언제인가?

6. 우도(likelihood)를 설명해 보아라.

7. 키가 측정할 때 마다 다르다면 어떻게 참값을 추정할 수 있을까?(키가 더이상 크지 않는 상황을 가정하자 ㅠㅠ)

8. MLE와 MAP차이를 수식으로 쓸 수 있겠는가? 그 의미는? 각 방법의 한계점은 뭐가 있을까? 사전확률(prior)을 설명해 보아라.

9. MLE 방법과 Mean Squared Error, Cross Entropy를 줄이는 방법이 동치인 경우를 말해보아라.

10. Log Likelihood를 쓰는 이유는 뭘까? log를 씌우면 MLE의 값이 변하지 않을까?

11. pure, semi, naive bayesian의 차이가 뭘까? 어떤 장단점이 있을까?

12. (NLP) MLE와 naive-bayesian을 사용한 Unigram Language Modeling의 학습 방법을 설명해보아라. 이 방법의 문제점은 뭘까?

블로그에 간략히 답을 달았습니다.
https://www.facebook.com/groups/modulabs/permalink/2541750722556762/?sfnsn=mo

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Deep Learning/course 2019. 10. 29. 18:06
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Turn a line sketch into a photorealistic face: https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.08914 From sparse lines that coarsely describe a face, photorealistic images can be generated using conditional self-attention generative adversarial network (CS..

Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 29. 18:00
Turn a line sketch into a photorealistic face:
https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.08914

From sparse lines that coarsely describe a face, photorealistic images can be generated using conditional self-attention generative adversarial network (CSAGAN)

"LinesToFacePhoto: Face Photo Generation from Lines with Conditional Self-Attention Generative Adversarial Network"
https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2324753411097219/?sfnsn=mo

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[XGBoost/LightGBM] Laurae++: xgboost / LightGBM 이번에는 Kaggle에서 가장 많이 사용되는 모델인 xgboost와 lgbm에 관련된 내용입니다. @laurae 님이 만든 xgboost/lightgbm 웹페이지입니다. 공식 documentation에서도 ..

Deep Learning/resources 2019. 10. 28. 17:21
[XGBoost/LightGBM] Laurae++: xgboost / LightGBM

이번에는 Kaggle에서 가장 많이 사용되는 모델인 xgboost와 lgbm에 관련된 내용입니다.

@laurae 님이 만든 xgboost/lightgbm 웹페이지입니다. 공식 documentation에서도 링크를 제공하고 있습니다.

xgboost와 lightgbm의 parameter에 대한 설명들을 볼 수 있습니다.
총 86개의 parameter에 대한 다음과 같은 내용이 정리되어 있고, 원하는 filter로 parameter를 선택해서 볼 수도 있습니다.

- 간단 설명
- 매개변수의 유형과 카테고리
- xgboost와 lightgbm에서의 명칭
- 범위
- major impact와 minor impact
- 일반적인 사용법과 tips
- 그 외 세부적인 설명과 유용한 링크

링크는 다음과 같습니다.

https://sites.google.com/view/lauraepp/parameters

사이트에는 튜토리얼과 벤치마크 결과도 있으니 참고하면 좋을 것 같습니다. 다들 즐거운 Kaggle/ML 생활하세요 :)

+ 원래는 한글로 번역을 할까 싶었는데, 번역본보다 원문이 이해가 잘되서 포기했습니다.
+ 이 표는 awesome table이라는 서비스로 만들었다는데, 꽤 괜찮아보입니다.

#Kaggle #LightGBM #XGBoost #parameter #Laurae
https://www.facebook.com/groups/KaggleKoreaOpenGroup/permalink/515068679225236/?sfnsn=mo

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DEVIEW2019 Keynote에서 “석상옥 대표님”이 소개해주신 NAVER LABS의 자율주행용 Open dataset입니다. 국내자율주행 기술 성장에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다 : )

Deep Learning/dataset 2019. 10. 28. 17:19
DEVIEW2019 Keynote에서 “석상옥 대표님”이 소개해주신 NAVER LABS의 자율주행용 Open dataset입니다. 국내자율주행 기술 성장에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다 : )
https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2324753411097219/?sfnsn=mo

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안녕하세요 TmaxData에서 NLP를 연구 중인 장영록입니다:) ALBERT(A Lite BERT - Google 2019.9)라는 논문을 소개드리고자 글 적 습니다. ALBERT는 BERT 보다 모델의 크기는 작지만 GLUE, SQuAD 등의 task에서 더 ..

Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 28. 00:18
안녕하세요 TmaxData에서 NLP를 연구 중인 장영록입니다:)

ALBERT(A Lite BERT - Google 2019.9)라는 논문을 소개드리고자 글 적 습니다.

ALBERT는 BERT 보다 모델의 크기는 작지만 GLUE, SQuAD 등의 task에서 더 높은 성능을 달성한 모델입니다. Downstream Task에 높은 성능을 얻은 것도 중요하지만 Transformer의 각 Layer 간 Parameter를 공유하여 모델의 크기가 BERT 보다 현저히 줄었다는게 가장 큰 Contribution인 것 같습니다.

논문 내용을 정리한 제 블로그 글을 공유드리니 관심있으신 분은 보시길 바랍니다. :)

논문 링크 : [https://arxiv.org/abs/1909.11942](https://arxiv.org/abs/1909.11942)

논문 정리 블로그 : [https://y-rok.github.io/nlp/2019/10/23/albert.html](https://y-rok.github.io/nlp/2019/10/23/albert.html)
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1020923228248735/?sfnsn=mo

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Deep Learning/resources 2019. 10. 28. 00:18
안녕하세요 rl kr. 개인적으로 오랜 숙제였던 IMPALA: Scalable Distributed Deep-RL with Importance Weighted Actor-Learner Architectures(IMPALA)를 구현하여 결과를 공유합니다. tensorflow로 구현하였습니다(pytorch로 하지 못해 토치 유저분들에게는 죄송하다는 말씀을 올리며). 사용한 것은 distributed tensorflow를 기본적으로 사용하였습니다. 제 예전 actor critic으로 breakout을 잘 배우기 위해서는 엄청나게 오랜시간(10시간정도)걸렸지만 20개의 actor로 2시간만에 의미있는 결과를 뽑아낼 수 있었습니다. 혹시 코드에서 오류 혹은 수식을 코드로 옮기는 과정에서 잘못된 부분이 있다면 바로 알려주시면 감사하겠습니다.

ps. 윤수로님께 감사하다는 말씀 올립니다.
https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2324753411097219/?sfnsn=mo

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Deep Learning/course 2019. 10. 27. 18:35
In this lesson, we will discuss how you can expand the NLP model in SpaCy. Text data is so wide therefore it is possible that the model is not present in Spacy to deal with it and in that case you can build your own rule and merge with the default SpaCy model.

NLP Tutorial 7 - Combining NLP Models and Custom Rules in SpaCy Python Tutorial
https://youtu.be/yHmfOWryK4M
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Deep Learning/course 2019. 10. 27. 18:32
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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 27. 18:29
State of the art in Brain Tumor Segmentation:
https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.12901

(A 3D U-net based deep learning model has been trained with the help of brain-wise normalization and patching strategies for the brain tumor segmentation task)
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정말 대단함! 일독을 권합니다~

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정말 대단함!

일독을 권합니다~
https://www.facebook.com/159255300951476/posts/1172071929669803/?sfnsn=mo
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Deep Learning with Keras A-Z: Part of our Data Science & Machine Learning Notes Series. We will now explore step by step tutor using Keras on MNIST. Go through the Analysis steps and try to understand the context. If some topics are too advanced they wi..

Deep Learning/course 2019. 10. 27. 18:14
Deep Learning with Keras A-Z: Part of our Data Science & Machine Learning Notes Series. We will now explore step by step tutor using Keras on MNIST. Go through the Analysis steps and try to understand the context. If some topics are too advanced they will be covered soon in the upcoming Learning Notes Series.

Get your Notes here:[http://bit.ly/2MQVcgf](https://l.facebook.com/l.php?u=https%3A%2F%2Fbit.ly%2F2MQVcgf%3Ffbclid%3DIwAR0XWCuw5ALJ7YDyvPaED-6nFeM8e_upLhqUjmqS9TV6QGgfhZU1UUbd_Jc&h=AT2-kOSNPPdv1ICdwKZbI3_Je7jTjOfa1KYaQYdZsuDgIf-NxK_J9lEuYAfhWdyrkh72wv3uDMn65K7WHMrGPdH9aPjkXCWUP4mYIIwD3948AV5lZ6sSkUDY8R9iUj_e1R9P4CIfcapKfTwP79NT1qhrdZBXt2Z7kaC1AMnvb4tFLMGdZqWWRgWmKPVM4gTtuFThQEceooKOAVRqZh3DSUp2TAGIOv4kApQ824OQ3ftbW3HvOCrVSxU6TuiX65AXdFLXihO5MxThizVIsf6h-8HP1oOYFUvarHZjB2kteZNE9F7OTTKuy4oIfDkEPUABgkGnjlEoExlVfARkHSIb6U1POYGvL1DxQKvug-F3AwFmd0VW3V2kaXHPKJl_HQvIDhr_bYaP3j0ZAjxaj6eZcfiaolUvW8h7Je2PEy6VXhhYNrJePd9GMA0Tksh74rSV7_kDy_42tJ8d7VzVg969nLFqAldvkfJbY56RmOqLMfVNweGyrRYBx4MGjUTusjl5qJ4KO4GtxWZZg3W0iGF1pSNnVduzHePYWxLofwrinS94Ya4ZHrVMIv0EoeA4_lfSAqCyugMGBVNAgXLFfBgtIoYkqyCTWd8Z5EVXhK1Z2CdxsrhwQI6GdO7jLyCbXj0QkM0ydJk)
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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 26. 15:13
ICYMI from BMVC 2019: human motion transfer - generation of a video
https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.09139

(Their GAN-based architecture, DwNet, leverages dense intermediate pose-guided representation and refinement process to warp the required subject appearance, in the form of the texture, from a source image into a desired pose.)
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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 26. 15:12
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Atrio: AI assisted ECG web application #alertedh

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안녕하세요! 얼마 전에 voice separation 을 공유 드렸었는데, Singing Voice Separation 학습을 추가하여 재공유 드립니다. 주요 특징으로 먼저, 데이터셋은 DSD100을 활용하였으며 Voice Bank, Audioset 등과 joi..

Deep Learning/resources 2019. 10. 25. 05:55
안녕하세요! 얼마 전에 voice separation 을 공유 드렸었는데, Singing Voice Separation 학습을 추가하여 재공유 드립니다.

주요 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.
https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/1511168179022858/?sfnsn=mo

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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 24. 22:17
안녕하세요. 각기 다른 Receptive Field 를 가진 컨볼루션 필터로부터 출력되는 피쳐맵 간에 적응적인 Weighted Average 연산을 통해 작업(Image classification) 성능을 끌어올릴 수 있는 어텐션 모듈을 제안한 SKNet(Selective Kernel Networks, CVPR2019) 을 PyTorch 를 이용하여 구현해보았습니다. 관심 있으신 분들은 참고해보시면 좋을 것 같습니다! 구현이 잘못된 부분이 있다면 피드백 부탁드립니다.

[https://github.com/developer0hye/SKNet-PyTorch](https://github.com/developer0hye/SKNet-PyTorch)
https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/1511055922367417/?sfnsn=mo

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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 24. 16:51
ICYMI: Faceswap+ "Mask-Guided Portrait Editing with Conditional GANs"

https://www.profillic.com/paper/arxiv:1905.10346

They address three issues in existing techniques: diversity, quality, and controllability for portrait synthesis and editing.
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1009977712676620/?sfnsn=mo

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Face/Face Recognition 2019. 10. 23. 15:42
5 Machine Learning Papers on Face Recognition


https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1009977712676620/?sfnsn=mo

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Computer Vision 2019. 10. 22. 11:45
파일 1개로 간단하게 mono VO를 구성한 예제가 있네요

입문용으로 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. 10:02
안녕하세요!

파이썬으로 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?
https://www.facebook.com/groups/KaggleKoreaOpenGroup/permalink/510107289721375/?sfnsn=mo

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Deep Learning/Q&A 2019. 10. 21. 23:01
TF로 구현을 할 때 네트워크의 특정 부분을 resue하면서 동시에 update를 안하게 할 수도 있나요? 현재는 with tf.variable_scope('P',reuse=False): 이런 식으로 감싸서 resue를 하고 있는데, 특정 forward path의 경우는 network의 학습을 안하게 하고 싶습니다.

+ 그룹에 포스팅하는 것 왜이렇게 불편해졌나요... 쓸때없는 마크다운과 글 삭제를 눌러도 안지워지는 버그랑, 점점 별로가 되어가네요.
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1012047532469638/?sfnsn=mo

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안녕하세요 ! 운영하고 있는 딥러닝논문읽기모임의 열 네번째 유튜브 영상이 업로드 되어 공유합니다.논문은 자연어 처리의 절대강자 Bert 계열 논문인 ‘RoBERTa’ 입니다 ! 자연어처리 팀 이신..

Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 21. 17:11
안녕하세요 ! 운영하고 있는 딥러닝논문읽기모임의 열 네번째 유튜브 영상이 업로드 되어 공유합니다.논문은 자연어 처리의 절대강자 Bert 계열 논문인 ‘RoBERTa’ 입니다 ! 자연어처리 팀 이신 전지현 님이 진행해 주셨습니다. 매주 유익한 논문리뷰가 이어질 예정이니 관심 가져주시면 감사하겠습니다. 링크 ->

[https://youtu.be/GiotNYiTiMw](https://youtu.be/GiotNYiTiMw)

추가로.. 음성처리 팀 쪽에 공석이 많이 생겨 추가로 팀원 모집합니다! 열심히 하실분 편하게 신청주세요 스터디의 자세한 내용은

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)

스터디 신청 양식은

1. 성함

2. 공부하신 기간

3. 깊게 읽어보신 논문 수

4. 신청 동기

를 페이스북 메세지로 보내주시면 확인 후 답장 드리겠습니다.

많은 관심 부탁드립니다. 감사합니다!
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1012616982412693/?sfnsn=mo

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안녕하세요 ! 운영하고 있는 딥러닝논문읽기모임의 열 다섯번째 유튜브 영상이 업로드 되어 공유합니다.논문은 이미지 generate분야의 아버지격인의 ‘GAN’입니다 ! 이미지처리 팀 이신 DaWoon He..

Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 21. 17:02
안녕하세요 ! 운영하고 있는 딥러닝논문읽기모임의 열 다섯번째 유튜브 영상이 업로드 되어 공유합니다.논문은 이미지 generate분야의 아버지격인의 ‘GAN’입니다 ! 이미지처리 팀 이신 DaWoon Heo 님이 진행해 주셨습니다. 매주 유익한 논문리뷰가 이어질 예정이니 관심 가져주시면 감사하겠습니다. 링크 ->

[https://youtu.be/UZpuIG1eF8Y](https://youtu.be/UZpuIG1eF8Y)

추가로.. 음성처리 팀 쪽에 공석이 많이 생겨 추가로 음성처리 팀원 모집합니다! 열심히 하실분 편하게 신청주세요 스터디의 자세한 내용은

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)

스터디 신청 양식은

1. 성함

2. 공부하신 기간

3. 깊게 읽어보신 논문 수

4. 신청 동기

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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