아티클 3

ㅇㅇ · 2024.04.26 16:29:50

[컴퓨터가 사물을 보는 방법, CNN 이론 - 1편]

https://blogs.sas.com/content/saskorea/2023/09/08/%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%EA%B0%80-%EC%82%AC%EB%AC%BC%EC%9D%84-%EB%B3%B4%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95-cnn-%EC%9D%B4%EB%A1%A0-1%ED%8E%B8/

[컴퓨터가 사물을 보는 방법, CNN 이론 - 2편]

https://blogs.sas.com/content/saskorea/2023/09/25/%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%EA%B0%80-%EC%82%AC%EB%AC%BC%EC%9D%84-%EB%B3%B4%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95-cnn-%EC%9D%B4%EB%A1%A0-2%ED%8E%B8/

[[기계분야 인공지능 최신 연구 동향] 컴퓨터 비전 주요 연구 동향]

https://youtu.be/Mt4z8pEZL90?si=eyszjxKymeGyf99N

AlexNet과 VGG는 굉장히 단순하게 구성되어 있지만, ResNet의 핵심인 Skip Connection 개념은 한번 보고 이해하는 것이 굉장히 어렵습니다 (저는 그랬습니다.) 그래서, 여러분들의 이해를 돕기 위해 유용한 영상을 가져왔습니다. ResNet이 이해가 잘 안 되신다면, 아래 영상들을 추천드립니다!

[ResNet의 Skip-connection 제대로 이해하기! - 혁펜하임]

https://www.youtube.com/watch?v=Fypk0ec32BU

[CNN ResNet SENet - 고려대학교 오승상]

https://www.youtube.com/watch?v=DFdjW7a55b0

[CNN - 메디픽셀 송교석]

https://www.youtube.com/watch?v=rdTCxAM1I0I&list=PL1Kb3QTCLIVtyOuMgyVgT

-OeW0PYXl3j5&index=6

어떠한 문제를 풀 때, 주어진 데이터 이외에도 외부 데이터 혹은 공개된 데이터를 활용하여 일반화 성능을 높이는 것이 중요합니다. 그러한 데이터셋을 모아둔 사이트들 중, 가장 유명한 세 가지를 공유합니다

[UC Irvine의 Machine Learning Repository]

https://archive.ics.uci.edu/datasets

[awesome-public-datasets]

https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

[AIHub]

https://www.aihub.or.kr/

객체 검출을 포함한 최신 컴퓨터 비전 모형들은 처음부터 구현하기보단 어느정도 갖춰진 파이프라인 위에서 모형들을 구현하고, 검증하는 편입니다. 따라서, 우리가 프로젝트를 수행하거나, 연구를 수행할 때 이러한 라이브러리를 기반으로 시작하게 되면 굉장히 편하게 초기 실험들을 진행할 수 있습니다.

open-mmlab의 mmdetection : 거의 모든 객체 탐지 알고리즘과 관련된 모듈들을 구현해놓은 패키지

ultralytics의 ultralytics (YOLOv8, YOLOV5, 등) : 실시간 서비스를 위한 YOLO계열 모형들에 특화된 패키지

PaddlePaddle의 PaddleDetection : 병렬 처리에 최적화된 객체 탐지 알고리즘 라이브러리

실험 기록 및 다양한 ML 개발자를 위한 기능을 제공해주는 WandB와 WandB를 활용한 하이퍼파라미터 최적화에 대한 글

WandB: MLOps 도구 중 하나로, 실험 기록부터 데이터 저장, 실험 추적 등 다양한 기능을 제공합니다.

https://wandb.ai/site

Wandb.Sweep: 하이퍼파라미터 튜닝을 해주는 도구 중 하나로, 랜덤, 그리드, 베이지안 서치를 제공합니다. (예제)

https://docs.wandb.ai/guides/sweeps

BAYESIAN OPTIMIZATION 개요: 딥러닝 모델의 효과적인 HYPERPARAMETER 탐색 방법론: 베이지안 최적화를 하이퍼파라미터 최적화에 적용하는 방법과 내용이 잘 정리되어 있습니다.

https://www.cognex.com/ko-kr/blogs/deep-learning/research/overview-bayesian-optimization-effective-hyperparameter-search-technique-deep-learning-1

CV 모델에 가장 기본이 되는 Pillow 라이브러리와 협업을 위한 wandb 라이브러리에 대한 블로그

Pillow: https://gist.github.com/yunwoong7/e61e9abb419f35d9ade8f95b3cc3e696

wandb 1: https://pebpung.github.io/wandb/2021/10/06/WandB-1.html

wandb 2: https://pebpung.github.io/wandb/2021/10/10/WandB-2.html

hyperparameter들이, 실제 최적화에서는 성능에 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있는지에 대해 보여줄 수 있는 아티클로 준비했습니다.

Learning rate & Batch size: https://inhovation97.tistory.com/32#:~:text=learning%20rate%EA%B0%80%20%ED%81%AC%EB%A9%B4%2C%20%ED%95%9C,%EC%A0%81%EB%8B%A4%EB%8A%94%20%EC%9E%A5%EC%A0%90%EB%8F%84%20%EC%9E%88%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4.

오버피팅 피하는 방법: https://box-world.tistory.com/16

Grid Search: https://huidea.tistory.com/32

[멀티 모달]

https://channeltech.naver.com/contentDetail/25

https://bo-10000.tistory.com/204

https://github.com/tabtoyou/KoLLaVA

[ MLOps에 대한 간단한 소개와 HuggingFace 사용 방법 및 Fine-tuning]

최근 HuggingFace를 사용할 일이 많아서 코드를 이리 저리 뜯어보고 있는데, MLOps 직무에서 HuggingFace만 잘 써도 할 수 있는게 많아지겠다는 생각이 들더라구요. 한편으로는, HuggingFace코드와 모델카드를 읽어보면 HuggingFace를 유지하는 것 또한 만만한 일이 아니라는 것을 알게 되었습니다.

https://jaemunbro.medium.com/mlops%EA%B0%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%B8%EA%B3%A0-84f68e4690be

https://seungbeomdo.tistory.com/78

https://mvje.tistory.com/117

https://seungbeomdo.tistory.com/79

[ hyperparameter tuning 방법론과 라이브러리 소개, 기존과 중복 있뇨]

Bayesian Optimization: https://www.cognex.com/ko-kr/blogs/deep-learning/research/overview-bayesian-optimization-effective-hyperparameter-search-technique-deep-learning-1

Grid Search를 위한 library 1: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/hyperparameter_tuning_tutorial.html

Grid Search를 위한 library 2: https://docs.kanaries.net/ko/topics/Data-Science/randomized-search-verbose

Learning rate scheduler: https://wikidocs.net/157282

[제너레이션 모델 최신 동향]

최신 이미지 생성 AI (1) Adobe Firefly 3:

https://news.adobe.com/news/news-details/2024/Adobe-Introduces-Firefly-Image-3-Foundation-Model-to-Take-Creative-Exploration-and-Ideation-to-New-Heights/default.aspx

https://firefly.adobe.com/

최신 이미지 생성 AI (2) 구글 Imagen 2:

https://deepmind.google/technologies/imagen-2/

https://www.nytimes.com/interactive/2024/01/19/technology/artificial-intelligence-image-generators-faces-quiz.html

[MLE]

MLE와 쿨백-라이블러 발산:

https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihood_estimation#Relation_to_minimizing_Kullback%E2%80%93Leibler_divergence_and_cross_entropy

MLE와 분포 모델링의 관계:

https://deepgenerativemodels.github.io/assets/slides/cs236_lecture4.pdf

[ [오토인코더와 VAE 강의 영상]]

https://youtu.be/o_peo6U7IRM?si=utUcw3SfLKPNteNi

https://youtu.be/rNh2CrTFpm4?si=urLGPOlnPs

-A6qCI

https://youtu.be/LeVkjCuUdRs?si=GNfMQeCjU

-xNTeN-

[변분 오토 인코더의 이해]

https://en.m.wikipedia.org/wiki/Kullback%E2%80%93Leibler_divergence#Multivariate_normal_distributions

https://arxiv.org/abs/1906.02691

[변분 오토 인코더 실습]

https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/cvae?hl=ko

https://pyimagesearch.com/2023/10/02/a-deep-dive-into-variational-autoencoders-with-pytorch/

[벡터 양자화 변분 오토 인코더의 이해]

https://youtu.be/VZFVUrYcig0?si=MS3AHIH93Uze3yJI

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