AI입문

Di Biase, Giancarlo, et al. "Pixel-wise anomaly detection in complex driving scenes." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2021. CVPR 2021 Open Access Repository (thecvf.com) CVPR 2021 Open Access Repository Pixel-Wise Anomaly Detection in Complex Driving Scenes Giancarlo Di Biase, Hermann Blum, Roland Siegwart, Cesar Cadena; Proceedings of the IEEE/..

오늘은 불확실성(Uncertainty)가 무엇인지 간단하게 다루어보고자 합니다. 불확실성의 정의와 필요성을 간단히 다루고, 불확실성 유형에는 무엇이 있는지 함께 나누고자 합니다.[불확실성의 정의와 필요성]최신 딥러닝 모델들은 더 큰 모델을 더 많은 데이터로 학습을 진행하고 있습니다. 하지만 모델이 커질수록 해석하기가 어려우며, 해석하기 어려운 딥러닝 모델의 출력값을 얼마나 신뢰할 수 있을까요?딥러닝의 신뢰의 문제는 요즘 자율주행, 헬스케어 등의 여러 분야에서 AI의 잘못된 판단이 결과에 큰 영향을 줄 수 있는 영역에서 중요하게 여겨지고 있습니다.  불확실성은 이러한 신뢰의 문제를 해결하는데 주요한 KEY POINT로 떠오르고 있습니다. 불확실성(Uncertainty)은 완전하지 않거나 알 수 없는 정보를..

Lee, Yoonjoo, et al. "QASA: Advanced Question Answering on Scientific Articles." (2023). QASA: Advanced Question Answering on Scientific Articles | OpenReview QASA: Advanced Question Answering on Scientific Articles Reasoning is the crux of intellectual thinking. While question answering (QA) tasks are prolific with various computational models and benchmark datasets, they mostly tackle factoid ..

Kang, Min-Soo, et al. "Proposed Integration for AICC-based Chatbot Improvement." International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering 10.1s (2022): 111-115. Proposed Integration for AICC-based Chatbot Improvement | International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering (ijisae.org) Proposed Integration for AICC-based Chatbot Improvement | Internation..

앙상블 학습(Ensemble Learning) 앙상블 학습: 여러 개의 개별 모델을 조합하여 최적의 모델로 일반화하는 방법 목적: weak classifier 들을 결합하여 strong classifier 를 만드는 것 대표적인 앙상블 기법: 앙상블 기법에는 보팅(voting), 배깅(bagging), 스태킹(stacking), 부스팅(boosting)이 있습니다. Voting Voting 방식은 말 그대로 투표하는 방식이다. Voting은 각각 다른 알고리즘을 이용한 분류기를 결합하는 방식으로 최종 예측 값을 투표하는 방식이다. 투표와 같이 가장 많은 투표를 받는 후보자를 선택하는 방식이라고 생각하면 된다. 크게 하드 보팅과 소프트 보팅으로 나뉘는데, 아래 사진이 이를 표현한 것이다. Bagging B..