Pseudo Statistics

NeRF와 3D Gaussian Splatting의 장면 표현, 렌더링, 학습 과정을 비교하고 속도와 메모리의 trade-off를 살펴봅니다.

시각 인식과 공간 추론을 결합한 모듈형 VL-Nav의 구조와 로봇 내비게이션 접근을 정리합니다.

로봇 내비게이션을 위한 OmniVLA의 다중 모달 입력과 vision-language-action 접근을 살펴봅니다.

PINN 학습에서 경계 조건과 PDE 잔차의 기울기를 다루는 Dual Cone Gradient Descent의 아이디어를 정리합니다.

대조 학습으로 이미지의 의미 정보를 표현하고 무선 이미지 전송의 품질과 추론 성능을 함께 고려하는 방법을 살펴봅니다.

Data–Network–AI 관점에서 서비스 구성 요소와 End–Edge–Core 구조를 연결하는 네트워크 학습 노트입니다.

시계열의 여러 수준에서 표현을 학습하는 TS2Vec의 대조 학습 구조와 활용 방법을 정리합니다.

제약조건이 있는 비선형 최적화의 탐색 방향과 순차 선형·이차 계획법 등 수치해법을 정리합니다.

선 탐색, 뉴턴법과 준뉴턴법, 설계 변수의 척도와 수렴성 등 비제약 최적화의 수치해법을 살펴봅니다.

비제약 최적화 문제를 수치적으로 푸는 기본 알고리즘과 탐색 방향·이동거리 계산을 정리합니다.

Detection and Estimation 강의 7~14장의 Bayesian 추정과 검출 관련 개념을 복습합니다.

Detection and Estimation 강의 1~6장의 추정 이론과 주요 개념을 복습하는 요약 노트입니다.

데이터를 한곳에 모으지 않는 연합학습의 기본 구조와 주요 방법, 통신·데이터 이질성 등 과제를 정리합니다.

물리 법칙을 신경망 학습에 반영하는 PINN의 배경과 데이터 기반 모델과의 관계를 강의 내용을 바탕으로 정리합니다.

국소·전역 최적해, 최적성 조건, 볼록성, 라그랑주 승수 등 최적설계의 핵심 개념을 정리합니다.

두 설계 변수를 가진 문제에서 가능 영역과 목적함수의 등고선을 그려 최적해를 찾는 도식해법을 정리합니다.

관측 데이터로부터 미지의 값을 추정하는 통계적 신호 처리와 추정 이론의 개념·수식을 정리합니다.

설계 변수, 목적함수, 제약조건을 정의하고 실제 설계 문제를 수학적 최적화 모형으로 바꾸는 과정을 정리합니다.

최적설계의 목적과 설계 과정을 소개하고 공학 문제를 최적화 관점으로 바라보는 기본 개념을 정리합니다.

물리 정보와 데이터 기반 학습을 결합해 리튬이온 배터리의 열화와 SOH를 모델링하는 PINN 연구를 살펴봅니다.

데이터 과학의 분석 흐름과 탐색적 분석, 가설검정, 통계적 해석에서 주의할 점을 정리합니다.

확률과 우도의 차이에서 출발해 관측 데이터에 맞는 모수를 찾는 최대우도추정의 의미와 계산을 정리합니다.

노이즈를 더하고 제거하는 diffusion 과정과 DDPM의 학습·샘플링 원리를 수식과 함께 정리합니다.

학습 기반 이미지 압축에서 변환, 양자화, 엔트로피 모델을 연결하고 rate–distortion 목표를 최적화하는 방법을 정리합니다.

Kraft 부등식, 평균 부호 길이와 엔트로피 등 정보이론 스터디의 주요 수식과 개념을 정리합니다.

시각 태스크 사이의 전이 관계를 학습하는 Taskonomy의 데이터셋과 task transfer learning 접근을 정리합니다.

Fourier feature mapping이 좌표 기반 MLP의 spectral bias를 완화하는 원리와 Neural Tangent Kernel 관점의 해석을 정리합니다.

확률 과정의 평균·공분산·자기상관과 정상성 등 시간에 따라 변하는 확률 변수의 성질을 정리합니다.

샘플링, 양자화, 코딩에서 시작해 신호와 시스템 및 디지털 신호 처리의 기초 개념을 정리합니다.

확률 분포, 표본 추출, 추정·검정과 회귀 등 통계전산 수업 내용을 Python 예제와 함께 정리합니다.

통계학에 필요한 행렬과 벡터, 선형공간, 고유값분해와 SVD 등 선형대수학 개념을 정리합니다.

스마트 전력 시스템에 머신러닝을 적용하는 흐름과 데이터 처리, 의사결정, 시스템 운영의 과제를 살펴봅니다.

2024 GIST-NVAITC Korea 강연에서 다룬 TinyLlama, PEFT 등 언어 모델과 효율적인 학습 기술을 기록합니다.

VS Code에서 가상환경을 Jupyter 커널로 등록하고 CUDA 버전에 맞는 PyTorch를 설치하는 방법을 정리합니다.

데이터의 요약·설명·예측을 위한 기초 통계와 확률, 통계적 추론의 개념을 학습하는 노트입니다.

Quarto 블로그 제작과 RSS 피드 설정에 필요한 자료와 설정 방법을 모았습니다.