이것저것 담는 블로그

* 현업에서 많이 있는 문제들과 해결법[Forecast]시계열 deepAR타겟변수와 상관관계가 높은 변수를 활용 [Recommendation]나랑 비슷한 취향의 사람을 찾아주는 것 Collaborative Filtering 기업에서 많이 사용함비슷한 컨텐츠는 Content based Filtering현실은 희소성 문제 때문에 알고리즘 적용이 어려움-> Matrix Factorization, Factorization Machine이 대표적으로 시도되는 방법 [Anomaly Detection]Outlier detection, Out of Distribution, One class classficiation [Image processing]1 Classficiaton 2 Localization 3 Object..

Multi arm bandit 은 쉽게 말해 slot machine이 한 개인 것 Contextual bandits은 machine이 여러 개라서 상태가 여러 개임 강화학습과의 다른 점은 에이전트가 환경을 바꾸지 못한다 즉 state 가 변하지 않는 환경임 단순 MAB는 state/context 등 환경에 대한 정보를 전혀 고려하지 않으며, CB는 환경에 대한 정보를 일컬어 state 대신 context라고 한다. Action이 환경을 바꿀 수 있는가?로 용어을 구분한 것 같다. Slot 한 개가 bandit 이라고 불리고 Machine이 가진 arm이 실제로 수행되는 각각의 action임 contextual bandits 의 GitHub repo 중에 가장 눈에 띄는 vowpal wabbit인데 온라인..

이전 Part 1에 이어서 NAS에 대해 더 알아보자. Neural Architecture Search : A Survey 논문 요약 및 리뷰 - Part 1 이 글은 Neural Architecture Search : A Survey, Thomas Elsken et al., 2019 논문을 요약하고 리뷰하는 첫번째 포스트이다. 논문 원본은 아래에서 볼 수 있다. Neural Architecture Search: A Survey Deep Learn.. miidsummer.tistory.com 3. Search Strategy 인공신경망을 탐색하기 위한 전략으로는 random search, Bayesian optimization, evolutionary methods, reinforcement learni..

이 글은 Neural Architecture Search : A Survey, Thomas Elsken et al., 2019 논문을 요약하고 리뷰하는 첫번째 포스트이다. 논문 원본은 아래에서 볼 수 있다. Neural Architecture Search: A Survey Deep Learning has enabled remarkable progress over the last years on a variety of tasks, such as image recognition, speech recognition, and machine translation. One crucial aspect for this progress are novel neural architectures. Currently emplo..